Skuteczne działanie w pracy w warunkach zielonej transformacji. Praktyczne aspekty wdrożenia GOZ w przedsiębiorstwie. Zielone umiejętności, komunikacja a współpraca w zespole. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w aspekcie zrównoważonego rozwoju i zielonych kompetencji w branży transportowej

Szkolenie trwa 80 godzin dydaktycznych (60 godziny zegarowych). Jedna godzina dydaktyczna trwa 45 minut. Każdego dnia przewidziana jest przerwa 15 minutowa ok. godz.12.00 i 16.00

Moduł 1

• Inicjatywa w wyznaczaniu i osiąganiu celów opartych o zielone umiejętności
• Przegląd unijnych inicjatyw: Zielony Ład, Taksonomia UE (Pakiet Zrównoważonego Finansowania).
• Pakiety UE dla zrównoważonego finansowania i GOZ (Pakiet Gospodarki o Obiegu Zamkniętym).
• Mapa Drogowa Transformacji do gospodarki cyrkularnej – dokument Rady Ministrów RP z 2019 roku.
• Wpływ regulacji na różne sektory i ich znaczenie dla przyszłości biznesu.
• Praktyczne przykłady firm, które skutecznie dostosowały się do nowych regulacji.

Moduł 2

• Podstawy Gospodarki Obiegu Zamkniętego (GOZ)
• Kluczowe różnice między modelami gospodarczymi oraz ich oddziaływanie na środowisko.
• Problematyka zasobów naturalnych i ich wpływ na zmiany klimatyczne.
• Analiza cyklu życia produktu w ramach gospodarki liniowej i cyrkularnej.
• Definicje i zakres działań w gospodarce cyrkularnej.
• Etapy wdrożenia koncepcji GOZ w przedsiębiorstwach.
• Najnowsze technologie i innowacje wspierające przejście na gospodarkę cyrkularną.
• Wyzwania i przeszkody w implementacji GOZ: Dyskusja na temat trudności, które mogą wystąpić podczas wdrażania modeli cyrkularnych.

Moduł 3

• Technologie zapobiegania powstawaniu odpadów
• Planowanie strategii minimalizacji odpadów
• Kierunki rozwoju i innowacje w GOZ

Moduł 4

Zielone umiejętności, komunikacja a współpraca w zespole.

Moduł 5

Podstawy Sztucznej Inteligencji i Zrównoważonego Rozwoju 

• • Co to jest sztuczna inteligencja?Definicja i rodzaje AI
  • Zastosowania AI w różnych dziedzinach, w tym w logistyce
  • Zrównoważony rozwój w logistyceCele zrównoważonego rozwoju ONZ
  • Wpływ transportu na środowisko
  • Wyzwania związane z zrównoważoną logistyką
  • Wprowadzenie do dużych zbiorów danych (big data) w logistyceŹródła danych w logistyce
  • Jakie dane są wartościowe dla logistyki?
  • Warsztaty: Analiza case study .Identyfikacja problemów logistycznych, które można rozwiązać za pomocą AI
  • Dyskusja na temat potencjalnych korzyści z wdrożenia AI

Moduł 6

Uczenie Maszynowe i Jego Zastosowania w transporcie

• • Podstawy uczenia maszynowego
  • Nauczanie nadzorowane, nienadzorowane i wzmacniane
  • Algorytmy uczenia maszynowego (regresja, klasyfikacja, klasteryzacja)
  • Sieci neuronowe
  • Budowa i działanie sieci neuronowych
  • Zastosowania sieci neuronowych w logistyce (np. prognozowanie popytu, optymalizacja tras)
  • Algorytmy genetyczne
  • Jak działają algorytmy genetyczne?
  • Zastosowania algorytmów genetycznych w logistyce (np. optymalizacja planowania produkcji)
  • Warsztaty: Praktyczne ćwiczenia z Pythonem
  • Implementacja prostych modeli uczenia maszynowego

Moduł 7

Wybór i Wdrożenie Narzędzi AI 

• • Przegląd narzędzi AI dostępnych na rynku
  • Porównanie narzędzi pod kątem funkcjonalności, łatwości użycia i kosztów
  • Wybór odpowiedniego narzędzia do konkretnego problemu
  • Praktyczne ćwiczenia z wybranymi narzędziami AI
  • TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
  • Optymalizacja tras z wykorzystaniem AI
  • Algorytmy genetyczne w optymalizacji tras
  • Sieci neuronowe w przewidywaniu czasu podróży
• Warsztaty: Opracowanie modelu optymalizacji tras

Moduł 8

Redukcja Kosztów i Emisji CO2 

• • Redukcja odpadów w transporcie
  • Zastosowanie AI w zarządzaniu
  • Optymalizacja procesów
  • Minimalizacja zużycia paliwa
  • Optymalizacja floty pojazdów
  • Eco-driving
  • Warsztaty: Opracowanie planu działania dla firmy
  • Identyfikacja obszarów, w których można zastosować AI do redukcji kosztów i emisji CO2

Moduł 9

Analiza Danych, Etyka i Aspekty Prawne 

• • Analiza danych rynkowych i środowiskowych
  • Wykorzystanie narzędzi Business Intelligence
  • Prognozowanie trendów
  • Etyczne aspekty wdrażania AI
  • Przejrzystość, odpowiedzialność, uczciwość
  • Wpływ AI na zatrudnienie
  • Regulacje prawne związane z zieloną transformacją
  • Polityka klimatyczna UE
  • Przepisy dotyczące transportu zrównoważonego
• Warsztaty: Opracowanie kodeksu etycznego dla firmy,
• Podsumowanie i Dalsze Kroki
• Omówienie najważniejszych wniosków
• Planowanie wdrożenia rozwiązań AI w firmie
• Q&A

Walidacja szkolenia

Uczestnicy szkolenia otrzymają materiały dydaktyczne w formie papierowej przygotowane w oparciu o tematykę szkolenia oraz zgodnie wymaganiami prawnymi określonymi w prawie polskim oraz UE.

Minimalny poziom frekwencji na szkoleniu pozwalający na wydanie zaświadczenia o ukończeniu szkolenia powinien wynosić 80% . 

Metody szkolenia:

• Wykłady interaktywne
• Prezentacje case studies
• Warsztaty grupowe
• Symulacje
• Dyskusje panelowe

W przypadku uczestnictwa w usłudze osoby z niepełnosprawnością dostawca usługi zapewni realizację usługi rozwojowej uwzględniając potrzeby osób z niepełnosprawnościami (w tym również dla osób ze szczególnymi potrzebami) zgodnie ze Standardami dostępności dla polityki spójności 2021-2027.

Koszt przeprowadzenia walidacji jest uwzględniony w cenie szkolenia.