AI SHIFT — Wdrażanie, monitorowanie i optymalizacja systemów opartych na AI

Adresaci szkolenia: Szkolenie jest skierowane do właścicieli firm, osób prowadzących działalność gospodarczą, specjalistów IT, kierowników projektów, analityków biznesowych, kadry zarządzającej, pracowników działów sprzedaży, marketingu, HR, obsługi klienta, finansów i logistyki, dyrektorów ds. zgodności, oficerów bezpieczeństwa informacji oraz wszystkich osób zainteresowanych rozwojem kompetencji w zakresie „Wdrażanie, monitorowanie i optymalizacja systemów opartych na sztucznej inteligencji". Szkolenie jest powiązane z podwyższeniem kwalifikacji zawodowych w zakresie zawodu: „251990 — Pozostali analitycy systemów komputerowych i programiści gdzie indziej niesklasyfikowani".

Warunki organizacyjne:

Liczebność grupy: Minimalnie 1 osoba, maksymalnie 12 osób. Czas trwania szkolenia: 112 godzin dydaktycznych (lekcyjnych) po 45 minut każda. Harmonogram: Zajęcia odbywają się w blokach po 8 godzin dydaktycznych (6 godzin zegarowych), od 09:00 do 15:15. Forma: zdalna w czasie rzeczywistym. Materiały dydaktyczne: Uczestnicy otrzymają materiały szkoleniowe w formie elektronicznej — prezentacje, skrypty, ćwiczenia.

Ramowy program szkolenia:

Moduł 1. Architektura rozwiązań AI — projektowanie systemów AI, komponenty, wzorce architektoniczne, dobre praktyki (8h: 4h teoria + 4h praktyka)

Moduł 2. Wybór modeli i technologii AI — kryteria decyzyjne, benchmarki, analiza trade-off, konteneryzacja, bezpieczeństwo (8h: 4h + 4h)

Moduł 3. Pipeline danych — przygotowanie i czyszczenie danych, ETL, walidacja jakości, augmentacja, feature engineering (8h: 3h + 5h)

Moduł 4. Trening i walidacja modeli ML — cross-validation, hiperparametry, AutoML, MLOps, wersjonowanie modeli (8h: 3h + 5h)

Moduł 5. Wdrożenie modelu w produkcji — model serving, API endpoints, batch/streaming, CI/CD dla ML, reproducibility (8h: 3h + 5h)

Moduł 6. Integracja AI z systemami biznesowymi — API, middleware, ERP/CRM, orkiestracja procesów (8h: 3h + 5h)

Moduł 7. Chatboty i asystenci AI — projektowanie, NLP, wdrożenie, integracja z kanałami komunikacji (8h: 3h + 5h)

Moduł 8. Automatyzacja procesów z AI — RPA + AI, dokumenty, e-mail, workflow, testowanie rozwiązań AI (8h: 3h + 5h)

Moduł 9. Monitoring wydajności AI — metryki jakości, latencja, throughput, dashboardy, logging, observability (8h: 4h + 4h)

Moduł 10. Wykrywanie driftu i diagnostyka — drift danych i koncepcji, debugowanie modeli, explainability, reagowanie na incydenty (8h: 4h + 4h)

Moduł 11. Optymalizacja modeli i kosztów — fine-tuning, pruning, quantization, distillation, caching (8h: 3h + 5h)

Moduł 12. Skalowanie i zaawansowane techniki — horizontal scaling, edge AI, RAG, agentic AI, active learning (8h: 3h + 5h)

Moduł 13. Zarządzanie zmianą i governance — change management, AI Governance, EU AI Act, RODO, dokumentacja (8h: 4h + 4h)

Moduł 14. Projekt końcowy i walidacja — capstone project: kompleksowe wdrożenie AI, prezentacja, peer review, test końcowy (8h praktyka)

Zajęcia praktyczne: 66h, zajęcia teoretyczne: 46h. Razem: 112h dydaktycznych.

Zaświadczenie: Po zakończeniu szkolenia uczestnicy otrzymują zaświadczenie potwierdzające nabyte kompetencje w zakresie wdrażania, monitorowania i optymalizacji systemów AI.

Materiały szkoleniowe w formie elektronicznej (prezentacje, case studies, ćwiczenia praktyczne), dostęp do platformy e-learningowej z materiałami uzupełniającymi, nagrania z zajęć dostępne przez 30 dni po zakończeniu szkolenia.

Komputer z dostępem do internetu (min. 10 Mbps), przeglądarka Chrome/Firefox/Edge, mikrofon i kamera (do zajęć zdalnych w czasie rzeczywistym). Platforma: aishift.midero.chat. Nie jest wymagane instalowanie dodatkowego oprogramowania.