Wirtualny Stylista Zero Waste – sztuczna inteligencja w ekologicznej modzie i beauty - SZKOLENIE Z KWALIFIKACJAM 2
Wirtualny Stylista Zero Waste – sztuczna inteligencja w ekologicznej modzie i beauty - SZKOLENIE Z KWALIFIKACJAM 2
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 rekrutacji04-09-2026
- 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 modzie i beauty zero waste: ograniczanie nadprodukcji, odpadów i zużycia energii - teoria
- Rozróżnianie algorytmów uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego na przykładach stylizacji, analizy kolorystycznej, makijażu i decyzji zakupowych.
- Zastosowanie modeli predykcyjnych do ograniczania nietrafionych zakupów ubrań, nadmiaru kosmetyków i marnowania zasobów.
- Wpływ korzystania z AI, dużych zbiorów danych, zdjęć, opisów produktów i zapytań na zużycie energii oraz emisję CO₂.
- Sposoby ograniczania śladu węglowego AI: prostsze modele, przemyślane prompty, praca na uporządkowanych danych i ograniczanie zbędnego generowania treści.
Moduł II: Dane garderoby i kosmetyków w AI: kolorystyka, ślad środowiskowy i cykl życia produktu - teoria
- Klasyfikacja danych używanych w analizie kolorystycznej i stylizacji: typ urody, paleta barw, fasony, tkaniny, skład garderoby, kosmetyki i opakowania.
- Wskaźniki zrównoważonego rozwoju w modzie i beauty: liczba zakupów, częstotliwość użycia, odpady, refill, second hand, upcycling i emisja CO₂.
- Integracja danych w modelach AI wspierających kapsułową garderobę, makijaż zero waste i planowanie zakupów bez nadmiaru.
- Zastosowanie AI w analizie cyklu życia ubrań i kosmetyków: zakup, użytkowanie, naprawa, ponowne użycie, recykling lub bezpieczna utylizacja.
Moduł III: AI Lookbook i plan kosmetyków zero waste: predykcja potrzeb i ograniczanie nietrafionych zakupów - praktyka
- Analiza danych uczestnika: kolory, styl życia, posiadane ubrania, kosmetyki, okazje, potrzeby zakupowe i częstotliwość użycia produktów.
- Dobór narzędzi AI do tworzenia kapsułowej garderoby, lookbooku i planu wykorzystania kosmetyków bez kupowania nadmiaru.
- Opracowanie modelu rekomendacji, który wskazuje zestawy ubrań i makijażu z posiadanych zasobów.
- Walidacja rekomendacji AI poprzez porównanie jej z paletą kolorystyczną, stylem życia, realnymi potrzebami i zasobami uczestnika.
- Ćwiczenie: uczestnik tworzy AI Lookbook lub plan kosmetyków zero waste, wskazując minimum 5 zestawów/stylizacji albo zastosowań kosmetyków bez konieczności nowych zakupów.
Moduł IV: Algorytmy wyboru zero waste: second hand, refill, upcycling i warianty o niższej emisji - praktyka
- Określenie zmiennych do wyboru ekologicznej opcji: koszt, liczba użyć, dostępność w szafie, skład materiału, refill, second hand, naprawa, odpad i emisja CO₂.
- Porównanie wariantów: wykorzystanie własnej szafy, zakup z drugiej ręki, przeróbka, wypożyczenie, refill lub rezygnacja z zakupu.
- Testowanie minimum dwóch scenariuszy stylizacji lub makijażu pod kątem kosztu, użyteczności, odpadów i śladu środowiskowego.
- Projektowanie prostego schematu decyzyjnego AI wspierającego wybór bardziej ekologicznej stylizacji, kosmetyku lub rozwiązania zakupowego.
- Ćwiczenie: uczestnik opracowuje algorytm wyboru stylizacji albo makijażu zero waste i wskazuje wariant o najniższym wpływie środowiskowym.
Moduł V: Rekomendacje AI dla klientki: komunikacja, etyka i przejrzystość wyborów zero waste - praktyka
- Objaśnianie rekomendacji AI prostym językiem klientce lub osobie nietechnicznej: dlaczego dana paleta, stylizacja lub makijaż są rekomendowane.
- Argumentowanie wyborów zero waste na podstawie danych: analiza kolorystyczna, posiadane zasoby, częstotliwość użycia i wpływ środowiskowy.
- Ocena wpływu rekomendacji AI na decyzje zakupowe, samoocenę klientki, presję konsumpcyjną i odpowiedzialną modę.
- Dokumentowanie danych wejściowych, ograniczeń modelu, sposobu walidacji i uzasadnienia rekomendacji AI.
- Ćwiczenie: uczestnik przygotowuje krótką rekomendację dla klientki: stylizacja lub makijaż zero waste + uzasadnienie kolorystyczne, ekologiczne i etyczne.
Moduł VI: Bezpieczne dane w usłudze AI fashion & beauty: współpraca, prywatność i cykl życia danych klientki - praktyka
- Określenie ról w usłudze AI fashion & beauty: stylistka, wizażystka, klientka, doradca AI, osoba analizująca dane i osoba odpowiedzialna za aspekty ekologiczne.
- Planowanie współpracy przy tworzeniu AI Lookbooka, analizy kolorystycznej, makijażu zero waste lub planu kapsułowej garderoby.
- Stosowanie zasad ochrony danych: minimalizacja, anonimizacja, ograniczony dostęp, retencja i bezpieczne usuwanie zdjęć, opisów i preferencji klientki.
- Opis cyklu życia danych: pozyskanie zdjęć i informacji, analiza, wygenerowanie rekomendacji, przechowywanie, anonimizacja i usunięcie.
- Ćwiczenie: uczestnik opracowuje procedurę bezpiecznej pracy z danymi klientki przy tworzeniu AI Lookbooka, analizy kolorystycznej lub rekomendacji makijażu zero waste.
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.
Szkolenie „AI w modzie i beauty zero waste: analiza kolorystyczna, makijaż i kapsułowa garderoba – szkolenie z kwalifikacjami” jest skierowane do osób, które chcą rozwijać zielone umiejętności i dostosować swoje kompetencje do zmian wynikających z transformacji ekologicznej regionu.
Tematyka szkolenia jest zgodna z definicją zielonych umiejętności zawartą w Regulaminie naboru do projektu FESL 10.17. Program rozwija kompetencje potrzebne w zielonej gospodarce, szczególnie w zakresie stosowania nowoczesnych technologii, sztucznej inteligencji, zasobooszczędności, ograniczania odpadów, odpowiedzialnej konsumpcji oraz gospodarki obiegu zamkniętego.
Uczestnik uczy się wykorzystywać AI w modzie i beauty zero waste, w tym do analizy kolorystycznej, tworzenia kapsułowej garderoby, planowania stylizacji z posiadanych ubrań, makijażu zero waste oraz ograniczania nietrafionych zakupów. Szkolenie obejmuje także analizę cyklu życia ubrań i kosmetyków, wybór rozwiązań typu second hand, refill, reuse i upcycling oraz podejmowanie decyzji zakupowych opartych na danych.
Program rozwija umiejętność stosowania algorytmów AI, modeli predykcyjnych i systemów rekomendacyjnych do ograniczania nadprodukcji, marnowania zasobów, odpadów i emisji CO₂. Uczestnik uczy się również komunikować rekomendacje AI w sposób zrozumiały dla klientek oraz stosować zasady odpowiedzialnej, przejrzystej i etycznej AI, z uwzględnieniem ochrony danych.
Zielone kompetencje i umiejętności rozwijane podczas szkolenia:
- stosowanie AI w modzie, analizie kolorystycznej i beauty zero waste,
- tworzenie kapsułowej garderoby i AI Lookbooka z posiadanych zasobów,
- planowanie makijażu zero waste z wykorzystaniem dostępnych kosmetyków,
- ograniczanie nietrafionych zakupów, nadmiaru produktów i odpadów,
- analizowanie cyklu życia ubrań i kosmetyków,
- stosowanie zasad GOZ: reuse, refill, repair, upcycling i second hand,
- wybór rozwiązań o niższym wpływie środowiskowym,
- komunikowanie rekomendacji AI dotyczących stylizacji i makijażu zero waste,
- ochrona danych dotyczących wyglądu, preferencji, garderoby i kosmetyków klientki.
Szkolenie wspiera rozwój zielonych miejsc pracy, ponieważ przygotowuje uczestników do wykorzystywania AI w działaniach ograniczających nadmierną konsumpcję, odpady, emisję gazów cieplarnianych i nieefektywne wykorzystanie zasobów w branży fashion & beauty.
TEMATYKA SZKOLENIA JEST ZGODNA Z PROGRAMEM REGIONALNYM TECHNOLOGII NA LATA 2019-2030 W OBSZARZE TECHNOLOGIE TELEKOMUNIKACYJNE I INFORMACYJNE,
- 4.1 TECHNOLOGIE TELEKOMUNIKACYJNE
- F8: SZTUCZNA INTELIGENCJA I UCZENIE MASZYNOWE
WARUNKI TECHNICZNE:
SALA WYPOSAŻONA W SPRZĘT KOMPUTEROWY.
Samodzielne stanowiska pracy.
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 oraz z użyciem dostarczonych przez organizatora, oraz własnych, kosmetyków oraz ubrań.
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat 1 z 9 Moduł I: Algorytmy AI w modzie i beauty zero waste: ograniczanie nadprodukcji, odpadów i zużycia energii - teoria | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 05-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:00 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 02:00 |
Przedmiot / temat 2 z 9 Moduł II: Dane garderoby i kosmetyków w AI: kolorystyka, ślad środowiskowy i cykl życia produktu - teoria | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 05-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 14:00 | Liczba godzin 02:00 |
Przedmiot / temat 3 z 9 PRZERWA | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 05-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:00 | Godzina zakończenia 14:30 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 4 z 9 Moduł IV: Algorytmy wyboru zero waste: second hand, refill, upcycling i warianty o niższej emisji - praktyka | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 06-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 04:00 |
Przedmiot / temat 5 z 9 PRZERWA | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 06-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 12:30 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 6 z 9 Moduł V: Rekomendacje AI dla klientki: komunikacja, etyka i przejrzystość wyborów zero waste - praktyka | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 06-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:30 | Godzina zakończenia 14:00 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 7 z 9 Moduł VI: Bezpieczne dane w usłudze AI fashion & beauty: współpraca, prywatność i cykl życia danych klientki - praktyka | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 06-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:00 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 02:00 |
Przedmiot / temat 8 z 9 Moduł III: AI Lookbook i plan kosmetyków zero waste: predykcja potrzeb i ograniczanie nietrafionych zakupów - praktyka | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 06-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 04:30 |
Przedmiot / temat 9 z 9 MODUŁ VII: WALIDACJA ORAZ CERTYFIKACJA | Prowadzący KINGA GAWRON | Data realizacji zajęć 06-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 16:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 01:00 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 6 150,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 5 000,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 384,38 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 312,50 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt walidacji brutto | Cena 430,50 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt walidacji netto | Cena 350,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt certyfikowania brutto | Cena 430,50 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.
Adres
Adres
43-400 Wisła
woj. śląskie
Sala szkoleniowa w 'Dom Wczasowy Beskidy'.