Specjalista ds. Sztucznej Inteligencji - kurs z egzaminem ICVC (kwalifikacja)

1. Wprowadzenie do świata sztucznej inteligencji

Podstawowe pojęcia, historia i kierunki rozwoju AI. Znaczenie sztucznej inteligencji w gospodarce i życiu codziennym. Omówienie celów i struktury szkolenia.

2. Komunikacja z AI – tworzenie skutecznych poleceń (promptów)

Zasady formułowania skutecznych zapytań do modeli AI. Struktura, kontekst i ton komunikacji. Ćwiczenia w pisaniu i modyfikowaniu poleceń.

3. Jak działa uczenie maszynowe – proste wyjaśnienia

Podstawowe mechanizmy działania modeli AI. Dane treningowe, uczenie nadzorowane i nienadzorowane, błędy modeli i ograniczenia technologii.

4. Przegląd narzędzi AI – mapa możliwości

Omówienie głównych grup narzędzi wspierających pracę z tekstem, grafiką, dźwiękiem, wideo i danymi. Zasady doboru narzędzi do określonych celów i zadań.

5. AI w pracy z tekstem

Tworzenie i edycja tekstów, analiza treści oraz automatyzacja pracy biurowej. Redagowanie, streszczanie, raportowanie i dopasowanie stylu komunikacji.

6. AI w pracy z obrazem

Projektowanie i tworzenie grafik, ilustracji i materiałów promocyjnych. Zasady spójności wizualnej i dostosowania formatów do mediów.

7. AI w pracy z wideo

Podstawy tworzenia materiałów wideo wspieranych przez AI. Integracja obrazu, tekstu i dźwięku w jednym materiale, tworzenie krótkich form promocyjnych.

8. AI w pracy z dźwiękiem

Generowanie i edycja nagrań głosowych. Dopasowanie tonu, tempa i stylu narracji do treści. Praktyczne ćwiczenia w tworzeniu narracji i podcastów.

9. AI w analizie danych i ich wyszukiwaniu

Analiza i interpretacja danych liczbowych i tekstowych. Tworzenie raportów, wizualizacji oraz wyciąganie wniosków biznesowych przy wsparciu AI.

10. Automatyzacja i produktywność z AI

Planowanie i wdrażanie prostych automatyzacji procesów pracy. Organizacja zadań, integracja narzędzi i budowanie efektywnych przepływów pracy.

11. Etyka, prawo i bezpieczeństwo AI

Zasady odpowiedzialnego i bezpiecznego korzystania z AI. Aspekty prawne, dane wrażliwe, prawo autorskie i etyka w kontekście nowych technologii.

12. Egzamin końcowy / walidacja efektów

Sprawdzenie poziomu wiedzy i umiejętności uczestników. Test wiedzy oraz zadanie praktyczne potwierdzające osiągnięcie efektów uczenia się.

Materiały dydaktyczne przygotowane przez trenera obejmują prezentację multimedialną, ćwiczenia praktyczne oraz skrypt szkoleniowy zawierający omówienie najważniejszych zagadnień z zakresu sztucznej inteligencji i analizy danych.

Materiały udostępniane są w formie elektronicznej po zakończeniu szkolenia.

Uczestnik po ukończeniu zajęć otrzymuje zaświadczenie o ukończeniu szkolenia oraz certyfikat potwierdzający udział i uzyskane kwalifikacji.

W szkoleniu mogą wziąć udział osoby indywidualne zainteresowane rozwojem kompetencji w zakresie sztucznej inteligencji.

Szkolenie ma charakter praktyczny – uczestnicy realizują ćwiczenia oraz zadania projektowe z wykorzystaniem AI. Podczas zajęć trener zapewnia wsparcie techniczne w zakresie konfiguracji środowiska i pracy z danymi.

Materiały szkoleniowe (prezentacje, ćwiczenia, skrypty) udostępniane są uczestnikom w formie elektronicznej.

Szkolenie kończy się testem wiedzy lub zadaniem praktycznym, a uczestnicy otrzymują zaświadczenie o ukończeniu szkolenia oraz certyfikat potwierdzający nabyte kompetencje oraz kwalifikacji.