Zielony salon beauty z AI: analiza danych, redukcja strat i zielone zarządzanie – szkolenie z kwalifikacjami
Zielony salon beauty z AI: analiza danych, redukcja strat i zielone zarządzanie – szkolenie z kwalifikacjami
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Internet
- Grupa docelowa usługi
W szkoleniu mogą uczestniczyć:
- pracownicy firm, którzy poszukują nowoczesnych technologii umożliwiających skuteczne zarządzanie oraz podniesienie poziomu innowacyjności i produktywności przedsiębiorstwa.
- każda osoba pragnąca rozwijać zielone umiejętności i kompetencje ekologiczne, aby lepiej dostosować swoje kwalifikacje do zmian na rynku pracy wynikających z transformacji ekologicznej regionu.
Niniejsza usługa rozwojowa obejmuje kształcenie zawodowe lub przekwalifikowanie zawodowe, prowadzące do nabycia zielonych kompetencji. Szkolenie skierowane jest do dorosłych, którzy mieszkają, pracują lub uczą się na terenie województwa śląskiego i poszukują odpowiedniej usługi rozwojowej, umożliwiającej zdobycie umiejętności zawodowych niezbędnych do podjęcia pracy w sektorze zielonej gospodarki.
- Minimalna liczba uczestników2
- Maksymalna liczba uczestników17
- Data zakończenia rekrutacji29-05-2026
- Forma prowadzenia usługistacjonarna
- Liczba godzin usługi16
- Podstawa uzyskania wpisu do BURCertyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych
Cel
Cel
Cel edukacyjny
SZKOLENIE PRZYGOTOWUJE KURSANTÓW DO SAMODZIELNEGO wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji w zarządzaniu środowiskowym salonem beauty.Uczestnicy nauczą się stosować narzędzia AI w celu optymalizacji zużycia energii i zasobów, ograniczania emisji CO₂ oraz wdrażania zasad gospodarki obiegu zamkniętego, co umożliwi im tworzenie zrównoważonych, przyjaznych środowisku miejsc pracy w branży beauty.
Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
| Rozróżnia algorytmy uczenia maszynowego oraz ich zastosowanie w optymalizacji zasobów i redukcji odpadów | Wskazuje różnice między algorytmami nadzorowanymi i nienadzorowanymi w kontekście analiz środowiskowych | Test teoretyczny |
| Wymienia sposoby wykorzystania modeli predykcyjnych do minimalizacji nadprodukcji i zużycia energii | Test teoretyczny | |
| Wyjaśnia wpływ przetwarzania danych na zużycie energii i emisje dwutlenku węgla w systemach AI | Charakteryzuje związek między wielkością zbiorów treningowych a zapotrzebowaniem energetycznym infrastruktury | Test teoretyczny |
| Opisuje metody redukcji śladu węglowego modelowania sztucznej inteligencji | Test teoretyczny | |
| Klasyfikuje rodzaje danych środowiskowych i sposoby ich integracji w modelach prognostycznych | Rozróżnia dane sensoryczne, satelitarne i stacjonarne używane w monitorowaniu ekologicznym | Test teoretyczny |
| Wymienia wskaźniki zrównoważonego rozwoju mogące być zmiennymi w algorytmach AI | Test teoretyczny | |
| Opisuje zasady ekonomii o obiegu zamkniętym i możliwości zastosowania AI w optymalizacji cyklu życia produktu | Charakteryzuje etapy cyklu życia produktu, w których AI wspiera podejmowanie decyzji ekologicznych | Test teoretyczny |
| Wyjaśnia, w jaki sposób systemy rekomendacyjne mogą wspierać konsumpcję odpowiedzialną | Test teoretyczny | |
| Opracowuje modele predykcyjne optymalizujące rozkład zasobów oraz zmniejszające straty i odpady | Dobiera odpowiednie algorytmy do minimalizacji nadprodukcji na podstawie analizy danych historycznych | Analiza dowodów i deklaracji |
| Waliduje modele na danych bieżących w celu zapewnienia dokładności predykcji zużycia zasobów | Analiza dowodów i deklaracji | |
| Konstruuje systemy monitorowania parametrów środowiskowych z wykorzystaniem technik transfer learning | Wybiera i konfiguruje modele lekkie zmniejszające zużycie energii obliczeniowej | Analiza dowodów i deklaracji |
| Integruje dane z czujników i systemów IoT do śledzenia wskaźników ekologicznych w czasie rzeczywistym | Analiza dowodów i deklaracji | |
| Implementuje algorytmy optymalizacyjne do planowania tras i procesów logistycznych zmniejszających emisje | Programuje rozwiązania obejmujące zmienne czasu, dystansu, paliwa i emisji CO2 w jednym modelu | Analiza dowodów i deklaracji |
| Testuje efektywność algorytmów poprzez porównanie kosztów i wpływu na środowisko | Analiza dowodów i deklaracji | |
| Wdraża systemy AI wspierające procesy decyzyjne w zakresie redukcji emisji i zarządzania odpadami | Projektuje interfejsy umożliwiające automatyczne lub wspomagane działania zmniejszające wpływ na środowisko | Analiza dowodów i deklaracji |
| Integruje wyjścia systemów AI z procesami operacyjnymi organizacji celem zwiększenia efektywności ekologicznej | Analiza dowodów i deklaracji | |
| Komunikuje wyniki analiz AI uwzględniające aspekty zrównoważonego rozwoju dla różnych odbiorców | Objaśnia złożone wyniki modelowania w zrozumiały sposób dla decydentów pozatechnicznych | Analiza dowodów i deklaracji |
| Argumentuje rekomendacje AI odnośnie do działań proekologicznych, opierając się na danych i zmiennościach | Analiza dowodów i deklaracji | |
| Ocenia i wprowadza działania ulepszające etykę i przejrzystość systemów AI we wdrażanych rozwiązaniach | Stosuje zasady odpowiedzialności AI, uwzględniając wpływ decyzji systemów na interesariuszy | Analiza dowodów i deklaracji |
| Dokumentuje i wyjaśnia procesy walidacji danych oraz decyzji podejmowane przez algorytmy | Analiza dowodów i deklaracji | |
| Współpracuje w zespołach interdyscyplinarnych, integrując perspektywy techniczne i ekologiczne | Pracuje ze specjalistami ds. ochrony środowiska, logistyki i produkcji nad wspólnymi celami | Analiza dowodów i deklaracji |
| Wspólnie opracowuje rozwiązania AI zgodnie z wymogami zrównoważonego rozwoju organizacji | Analiza dowodów i deklaracji | |
| Przestrzega zasad ochrony danych i prywatności przy obsługiwaniu wrażliwych informacji w systemach | Stosuje praktyki anonimizacji, retencji i bezpiecznego usuwania danych zgodnie z RODO | Analiza dowodów i deklaracji |
| Wdraża polityki zarządzania cyklem życia danych w modelach treningowych i produkcyjnych | Analiza dowodów i deklaracji |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kwalifikacje niewłączone do ZSK
Uznane kwalifikacje
Informacje
- Nazwa Podmiotu prowadzącego walidacjęICVC
- Nazwa Podmiotu certyfikującegoGCCS
Dodatkowe pliki
Program
Program
Moduł I: Algorytmy AI w optymalizacji zużycia energii, zasobów i odpadów w salonie beauty - teoria
- Rozróżnianie algorytmów uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego w analizie danych środowiskowych salonu.
- Zastosowanie modeli predykcyjnych do ograniczania nadprodukcji, nadmiernych zakupów i strat produktów.
- Wpływ zbiorów danych, zapytań i infrastruktury AI na zużycie energii oraz emisję CO₂.
- Metody ograniczania śladu węglowego systemów AI: lżejsze modele, racjonalne przetwarzanie danych, redukcja zbędnych operacji.
Moduł II: Dane środowiskowe, modele prognostyczne i cykl życia produktów beauty - teoria
- Klasyfikacja danych środowiskowych: energia, woda, produkty, odpady, dostawy i koszty.
- Wskaźniki zrównoważonego rozwoju jako zmienne w modelach AI, np. zużycie produktu, odpady, CO₂.
- Integracja danych środowiskowych w modelach prognostycznych wspierających decyzje zakupowe i organizacyjne.
- Zastosowanie AI w analizie cyklu życia produktów beauty, GOZ, odpowiedzialnych zakupach i ograniczaniu marnowania zasobów.
Moduł III: Modele predykcyjne AI do ograniczania strat produktów i zużycia zasobów w salonie - praktyka
- Analiza danych salonu: zużycie produktów, liczba usług, zapasy, odpady, koszty i zasoby.
- Dobór narzędzia lub algorytmu AI do prognozowania zapotrzebowania na produkty i materiały.
- Opracowanie modelu predykcyjnego wskazującego przewidywane zużycie produktu lub zasobu.
- Walidacja wyniku modelu na danych testowych i ocena jego przydatności w decyzjach salonu.
- Ćwiczenie: uczestnik tworzy model prognozujący zużycie produktu i przygotowuje rekomendację ograniczającą straty.
Moduł IV: Algorytmy optymalizacyjne AI w planowaniu dostaw, emisji i gospodarki odpadami - praktyka
- Określenie zmiennych do optymalizacji: czas, dystans, koszt, paliwo, emisja CO₂, odpady.
- Porównanie wariantów dostaw, zamówień lub odbioru odpadów pod kątem kosztów i wpływu środowiskowego.
- Testowanie minimum dwóch scenariuszy działania salonu.
- Projektowanie schematu decyzyjnego wspierającego wybór rozwiązania ograniczającego emisję lub odpady.
- Ćwiczenie: uczestnik opracowuje model optymalizacji dostaw lub odbioru odpadów i wskazuje najkorzystniejszy wariant.
Moduł V: Komunikowanie wyników analiz AI i przejrzystość decyzji środowiskowych w salonie - praktyka
- Objaśnianie wyników analiz AI prostym językiem dla właściciela, zespołu, klientek lub partnerów.
- Argumentowanie rekomendacji proekologicznych na podstawie danych i wyników modelu.
- Ocena wpływu rekomendacji AI na interesariuszy salonu: zespół, klientki, dostawców i właściciela.
- Dokumentowanie źródeł danych, ograniczeń modelu, walidacji i decyzji wspieranych przez AI.
- Ćwiczenie: uczestnik przygotowuje krótką prezentację rekomendacji AI wraz z uzasadnieniem i wpływem środowiskowym.
Moduł VI: Współpraca zespołowa, RODO i zarządzanie danymi w systemach AI salonu beauty - praktyka
- Określenie ról osób zaangażowanych we wdrożenie AI: właściciel, manager, zespół, dostawcy, specjaliści techniczni.
- Planowanie współpracy zespołu z uwzględnieniem celów technicznych, ekologicznych i organizacyjnych.
- Stosowanie zasad ochrony danych: minimalizacja, anonimizacja, ograniczenie dostępu, retencja i usuwanie danych.
- Opis cyklu życia danych w systemie AI: pozyskanie, użycie, przechowywanie, aktualizacja, anonimizacja i usunięcie.
- Ćwiczenie: uczestnik opracowuje procedurę bezpiecznego wykorzystania danych przy wdrożeniu AI w salonie beauty.
MODUŁ VII: WALIDACJA ORAZ CERTYFIKACJA
Szkolenie zakończone jest egzaminem wewnętrznym przeprowadzonym przez osobę powołaną do walidacji.Walidacja uczestników jest niezależna od procesu szkoleniowego. Osoba prowadząca szkolenie nie bierze udziału w ocenie swoich kursantów w zakresie, którego nauczała.
Szkolenie prowadzi do nabycia kwalifikacji zawodowej: SPECJALISTA DS. SZTUCZNEJ INTELIGENCJI (AI) [G]
Efekty uczenia się opracowano zgodnie z wymaganiami walidacyjnymi ICVC dla kwalifikacji „SPECJALISTA DS. SZTUCZNEJ INTELIGENCJI (AI) [G]”
Wynik przeprowadzonej walidacji jest ogłaszany od razu po zakończeniu szkolenia.
Końcową walidację przeprowadza niezależny egzaminator (podmiot zewnętrzny).
Metoda weryfikacji osiągnięcia efektów kształcenia, tj. realizacji celu edukacyjnego:
- test teoretyczny
- analiza dowodów i deklaracji
Czas trwania szkolenia: 16 godzin ZEGAROWYCH
Szkolenie składa się z 4h ZEGAROWYCH teoretycznych, 12h ZEGAROWYCH PRAKTYCZNYCH , 1h przerwy oraz 1h WALIDACJI.
Podczas szklenia, przewidziana jest jedna, zaplanowana przerwa 30 minutowa, każdego dnia, oraz kilka mniejszych przerw, dostosowanych do tempa pracy grupy, oraz potrzeb uczestników i trenera.
Przerwy w usłudze są wliczone w czas usługi rozwojowej.
Uczestnik szkolenia ma możliwość merytorycznego kontaktu z trenerem również podczas przerw (w przypadku, gdyby uczestnik nie chciał skorzystać z danej przerwy).
Szkolenie odbywa się wg harmonogramu, z uwagi na różne tempo pracy kursantów, możliwe są nieznaczne przesunięcia.
Szkolenie skierowane jest do osób, które chcą rozwijać zielone umiejętności i kompetencje ekologiczne, co umożliwi im dostosowanie swoich umiejętności do zmian na rynku pracy wynikających z transformacji ekologicznej regionu.
Tematyka szkolenia „Zielony salon beauty z AI: analiza danych, redukcja strat i zielone zarządzanie – szkolenie z kwalifikacjami” jest zgodna z definicją zielonych umiejętności zawartą w Regulaminie naboru do projektu FESL 10.17.
Szkolenie rozwija kompetencje zawodowe potrzebne do pracy w zielonej gospodarce, szczególnie w obszarze nowoczesnych technologii ukierunkowanych na niskoemisyjność, zasobooszczędność oraz zarządzanie środowiskowe w przedsiębiorstwach. Program koncentruje się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji w zarządzaniu salonem beauty, w tym na analizie danych środowiskowych, ograniczaniu strat produktów, redukcji odpadów, optymalizacji zużycia energii, wody i materiałów oraz podejmowaniu decyzji opartych na danych.
Uczestnik szkolenia uczy się stosować algorytmy AI, modele predykcyjne i narzędzia analityczne do planowania zużycia zasobów, monitorowania wskaźników ekologicznych oraz oceny wpływu działań salonu na środowisko. Szkolenie obejmuje również wykorzystanie AI w gospodarce obiegu zamkniętego, analizie cyklu życia produktów beauty, planowaniu dostaw, ograniczaniu emisji CO₂ oraz zarządzaniu odpadami.
Nabyte umiejętności mogą być wykorzystane w codziennym funkcjonowaniu salonów beauty oraz innych mikro- i małych przedsiębiorstw usługowych, które chcą wdrażać rozwiązania proekologiczne, ograniczać koszty środowiskowe i tworzyć bardziej zrównoważone miejsca pracy. Program wspiera rozwój zielonych kompetencji poprzez połączenie wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji, analizy danych, odpowiedzialnego zarządzania zasobami, ochrony danych oraz komunikowania decyzji proekologicznych zespołowi, klientkom i interesariuszom.
Zielone kompetencje i umiejętności rozwijane podczas szkolenia:
Uczestnik rozwija umiejętności w zakresie:
- stosowania sztucznej inteligencji w zarządzaniu środowiskowym salonem beauty,
- analizowania danych dotyczących zużycia energii, wody, produktów, odpadów, kosztów i emisji CO₂,
- wykorzystywania modeli predykcyjnych do ograniczania nadprodukcji, strat produktów i nieefektywnego zużycia zasobów,
- monitorowania parametrów środowiskowych i wskaźników zrównoważonego rozwoju,
- stosowania zasad gospodarki obiegu zamkniętego i analizy cyklu życia produktów beauty,
- optymalizacji dostaw, zamówień i gospodarki odpadami z uwzględnieniem kosztów oraz wpływu środowiskowego,
- wdrażania systemów AI wspierających decyzje dotyczące redukcji emisji i zarządzania odpadami,
- komunikowania wyników analiz AI i rekomendacji proekologicznych w sposób zrozumiały dla właściciela, zespołu i klientek,
- stosowania zasad odpowiedzialnej, przejrzystej i etycznej AI,
- ochrony danych, anonimizacji, retencji i bezpiecznego zarządzania danymi wykorzystywanymi w systemach AI.
Szkolenie przyczynia się do rozwoju zielonych miejsc pracy, ponieważ przygotowuje uczestników do wdrażania rozwiązań zwiększających efektywność energetyczną i surowcową, ograniczających odpady i emisję gazów cieplarnianych oraz wspierających bardziej odpowiedzialne zarządzanie środowiskowe w branży beauty.
TEMATYKA SZKOLENIA JEST ZGODNA Z PROGRAMEM REGIONALNYM TECHNOLOGII NA LATA 2019-2030 W OBSZARZE TECHNOLOGIE TELEKOMUNIKACYJNE I INFORMACYJNE,
OBSZAR 4.1 TECHNOLOGIE TELEKOMUNIKACYJNE
F8: SZTUCZNA INTELIGENCJA I UCZENIE MASZYNOWE
WARUNKI ORGANIZACYJNE I OPIS CZĘŚCI PRAKTYCZNEJ:
Podział na grupy: Kursanci będą pracować pojedynczo, indywidualnie.
Stanowiska pracy: Każdy uczestnik otrzyma indywidualne stanowisko pracy wyposażone w:
- stół,
- krzesło,
- komputer.
Sposób realizacji warsztatu
Zajęcia będą prowadzone w formie praktycznych ćwiczeń, które kursanci będą wykonywać samodzielnie, zgodnie z instrukcjami trenera i w określonym przez trenera czasie, na komputerach.
WARUNKI TECHNICZNE:
SALA W PEŁNI WYPOSAŻONA W SPRZĘT KOMPUTEROWY, DOSTĘP DO WI-FI.
Samodzielne stanowiska pracy.
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat 1 z 9 MODUŁ I (Teoria) : Algorytmy AI w optymalizacji zużycia energii, zasobów i odpadów w salonie beauty | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 30-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 11:00 | Liczba godzin 02:00 |
Przedmiot / temat 2 z 9 MODUŁ II (Teoria) : Dane środowiskowe, modele prognostyczne i cykl życia produktów beauty | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 30-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 11:00 | Godzina zakończenia 13:00 | Liczba godzin 02:00 |
Przedmiot / temat 3 z 9 PRZERWA | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 30-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 13:00 | Godzina zakończenia 13:30 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 4 z 9 MODUŁ III (Praktyka) : Modele predykcyjne AI do ograniczania strat produktów i zużycia zasobów w salonie | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 30-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 13:30 | Godzina zakończenia 18:00 | Liczba godzin 04:30 |
Przedmiot / temat 5 z 9 MODUŁ IV (Praktyka) : Algorytmy optymalizacyjne AI w planowaniu dostaw, emisji i gospodarki odpadami | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 31-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 13:00 | Liczba godzin 04:00 |
Przedmiot / temat 6 z 9 PRZERWA | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 31-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 13:00 | Godzina zakończenia 13:30 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 7 z 9 MODUŁ V (Praktyka): Komunikowanie wyników analiz AI i przejrzystość decyzji środowiskowych w salonie | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 31-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 13:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 8 z 9 MODUŁ V (Praktyka): Współpraca zespołowa, RODO i zarządzanie danymi w systemach AI salonu beauty | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 31-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 15:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 02:00 |
Przedmiot / temat 9 z 9 MODUŁ VII: WALIDACJA ORAZ CERTYFIKACJA: Test teoretyczny, analiza dowodów i deklaracji | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 31-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:00 | Liczba godzin 01:00 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 5 000,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 5 000,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 312,50 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 312,50 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt walidacji brutto | Cena 350,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt walidacji netto | Cena 350,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt certyfikowania brutto | Cena 350,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt certyfikowania netto | Cena 350,00 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
KINGA GAWRON
Doświadczenie zawodowe zdobyte nie wcześniej niż 5 lat temu.
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Uczestnicy podczas szkolenia dostaną skrypty szkoleniowe, notes oraz długopis.
Informacje dodatkowe
PODSTAWA ZWOLNIENIA Z VAT:
Podstawy prawne zwolnienia z vat : 1. Rozporządzenie Ministra Finansów z dn. 20.12.2013 r. paragraf 3 ust 1 pkt.14. Zwalnia się od podatku usługi kształcenia zawodowego lub przekwalifikowania zawodowego , finansowane w co najmniej 70 % ze środków publicznych oraz świadczenie usług i dostawę towarów ściśle z tymi usługami związane.