Szkolenie: Połączenie i wykorzystanie big data i sztucznej inteligencji do trenowania modeli AI

Informacje organizacyjne:

Usługa prowadzona jest w godzinach zegarowych w formie zdalnej w czasie rzeczywistym na platformie Microsoft Teams.

Przerwy oraz walidacja są wliczone w ogólny czas usługi rozwojowej.

PROGRAM SZKOLENIA

1. Big Data jako fundament sztucznej inteligencji
   • Wyjaśnienie znaczenia Big Data w procesach uczenia maszynowego oraz automatyzacji procesów biznesowych.
   • Charakterystyka cech dużych zbiorów danych oraz ich wpływu na skuteczność modeli AI.
   • Przedstawienie możliwości wykorzystania Big Data w prognozowaniu, analizie i wspieraniu decyzji biznesowych.
   • Analiza przykładów zastosowania Big Data w różnych branżach gospodarki.
2. Modele uczenia maszynowego i przygotowanie danych
   • Omówienie podstawowych modeli uczenia maszynowego, sieci neuronowych oraz modeli predykcyjnych wykorzystywanych w analizie danych.
   • Charakterystyka procesu budowy modelu AI – od przygotowania danych po walidację gotowego rozwiązania.
   • Wskazanie zależności pomiędzy jakością danych a skutecznością działania modeli sztucznej inteligencji.
   • Identyfikacja najczęściej popełnianych błędów podczas przygotowania danych.
3. Tworzenie syntetycznych zbiorów danych
   • Wyjaśnienie zasad tworzenia syntetycznych danych wykorzystywanych podczas trenowania modeli AI.
   • Dobór metod generowania danych umożliwiających ograniczenie wykorzystania danych rzeczywistych.
   • Analiza zastosowań syntetycznych danych w projektach badawczych oraz biznesowych.
   • Ocena jakości wygenerowanych zbiorów danych.
4. Integracja danych z różnych źródeł
   • Pozyskiwanie danych z plików CSV, baz SQL, interfejsów API oraz innych źródeł wykorzystywanych przez przedsiębiorstwo.
   • Łączenie danych pochodzących z różnych systemów w jednolite zbiory wykorzystywane przez modele AI.
   • Wykorzystanie narzędzi Big Data wspierających integrację i przetwarzanie danych.
   • Ocena kompletności oraz spójności zintegrowanych zbiorów danych.
5. Platformy Big Data i architektura przetwarzania danych
   • Charakterystyka platform oraz środowisk wykorzystywanych do przetwarzania dużych zbiorów danych.
   • Omówienie działania rozproszonych systemów przechowywania i przetwarzania danych.
   • Dobór architektury odpowiedniej do skali i rodzaju projektu analitycznego.
   • Przedstawienie możliwości wykorzystania rozwiązań chmurowych podczas przetwarzania danych.
6. Analiza danych i przygotowanie zbiorów treningowych
   • Czyszczenie, walidacja oraz przygotowanie danych do trenowania modeli AI.
   • Podział danych na zbiory treningowe, walidacyjne oraz testowe.
   • Analiza trendów, zależności oraz odchyleń występujących w danych.
   • Wykorzystanie narzędzi analitycznych do oceny jakości przygotowanych danych.
7. Bezpieczeństwo i zgodność przetwarzania danych
   • Omówienie zasad ochrony danych osobowych oraz wymagań wynikających z RODO.
   • Zarządzanie uprawnieniami do danych oraz kontrola dostępu do zbiorów wykorzystywanych przez modele AI.
   • Identyfikacja ryzyka związanych z przetwarzaniem danych wrażliwych oraz sposobów ich ograniczania.
   • Uwzględnienie aspektów etycznych podczas przygotowania danych do analiz.
8. Warsztat praktyczny – przygotowanie danych do trenowania modelu AI
   • Przygotowanie przykładowego zbioru danych obejmujące jego integrację, oczyszczenie oraz podział na dane treningowe i testowe.
   • Wykorzystanie narzędzi analitycznych do oceny jakości danych oraz przygotowania ich do trenowania modelu.
   • Opracowanie propozycji wykorzystania przygotowanego zbioru danych w wybranej branży lub procesie biznesowym.
   • Podsumowanie dobrych praktyk związanych z wykorzystaniem Big Data podczas budowy i trenowania modeli sztucznej inteligencji.

Walidacja szkolenia

Prezentacja w formacie PDF zostanie wysłana uczestnikowi na maila najpóźniej w dniu rozpoczęcia się szkolenia.

Warunkiem zdobycia certyfikatu potwierdzającego zdobyte kompetencje jest przystąpienie do Egzaminu. Na egzamin uczestnik nie musi dokonywać osobnego zapisu oraz jest w koszt usługi.

Wymagana jest obecność min 80% lub zgodna ze wskazaniami Operatora. Obecność na usłudze weryfikowana będzie na podstawie raportu logowań wygenerowanego z platformy.

Uczestnicy przyjmują do wiadomości, że usługa może być poddana monitoringowi z ramienia Operatora lub PARP i wyrażają na to zgodę.

Uczestnik ma obowiązek zapisania się na usługę przez BUR co najmniej w dniu zakończenia rekrutacji.

Organizator zapewnia dostępność osobom ze szczególnymi potrzebami podczas realizacji usług rozwojowych zgodnie z Ustawą z dnia 19 lipca 2019 r. o zapewnianiu dostępności osobom ze szczególnymi potrzebami (Dz.U. 2022 poz. 2240) oraz „Standardami dostępności dla polityki spójności 2021-2027”. W przypadku potrzeby zapewnienia specjalnych udogodnień prosimy o kontakt przed zapisem na usługę!

Podstawa zwolnienia z VAT:

§ 3 ust. 1 pkt. 14 Rozporządzenia Ministra Finansów z dnia 20 grudnia 2013 r. w sprawie zwolnień od podatku od towarów i usług oraz warunków stosowania tych zwolnień - w przypadku dofinansowania w co najmniej 70%

1. Sprzęt uczestnika:

• komputer lub laptop z systemem operacyjnym Windows 10 / 11, macOS lub Linux z wolną przestrzenią dyskową ,
• stabilne łącze internetowe (min. 10 Mbps) – w przypadku zajęć zdalnych,
• aktualna przeglądarką internetową (Chrome, Edge, Firefox),

Obowiązkowe:

• Kamera: Uczestnik powinien posiadać działającą kamerę (wbudowaną w laptop/komputer lub zewnętrzną). Kamera umożliwia aktywny udział w sesjach, prezentację ćwiczeń grupowych oraz interakcję z prowadzącym.
• Mikrofon: Niezbędny jest sprawny mikrofon (wbudowany lub zewnętrzny, np. w zestawie słuchawkowym).Umożliwia zadawanie pytań, udział w dyskusjach i ćwiczeniach grupowych.
• Zalecane użycie słuchawek z mikrofonem, aby zredukować echo i poprawić jakość dźwięku.

2. Oprogramowanie:

Nie jest wymagane wcześniejsze przygotowanie środowiska. Wszystkie niezbędne programy, dane i narzędzia zostaną przekazane przez trenera w trakcie trwania szkolenia.

3. Łącze internetowe:

• Minimum 10 Mbps download / 5 Mbps upload
• Stabilne połączenie bez dużych przerw i opóźnień

4. Środowisko pracy:

• Ciche miejsce do pracy i nauki
• Dostęp do powierzchni roboczej umożliwiającej komfortowe używanie komputera
• Możliwość dzielenia ekranu w trakcie sesji praktycznych i konsultacji

5. Środowisko szkoleniowe

Szkolenie realizowane jest przez platformę Microsoft Teams, umożliwiającą:

• udostępnianie ekranu,
• czat, komunikację audio-wideo,
• współdzielenie materiałów i plików.