AI i Machine Learning dla menedżerów i analityków
AI i Machine Learning dla menedżerów i analityków
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Aplikacje biznesowe
- Grupa docelowa usługi
Usługa skierowana jest do osób zainteresowanych zdobyciem lub rozwinięciem umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. W szczególności do programistów, analityków danych, specjalistów IT, osób pracujących z danymi oraz pracowników przedsiębiorstw planujących wykorzystanie AI i Machine Learning w swojej działalności. Szkolenie przeznaczone jest również dla osób chcących rozwijać kompetencje zawodowe w obszarze analizy danych, budowania modeli predykcyjnych i wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
- Minimalna liczba uczestników5
- Maksymalna liczba uczestników30
- Data zakończenia rekrutacji14-12-2026
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- 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
Celem edukacyjnym usługi jest przygotowanie uczestnika do samodzielnego wykorzystania metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w analizie danych oraz rozwiązywaniu praktycznych problemów. Po zakończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił przygotowywać dane, dobierać i trenować modele uczenia maszynowego, oceniać ich skuteczność oraz wykorzystywać uzyskane wyniki do tworzenia rozwiązań opartych na AI.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
| Uczestnik przygotowuje dane do wykorzystania w procesie uczenia maszynowego. | • Importuje i przetwarza dane z różnych źródeł. • Identyfikuje i usuwa błędy oraz braki w danych. • Wykonuje podstawową analizę i wizualizację danych. • Przygotowuje zbiory treningowe i testowe. | Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
| Uczestnik tworzy i trenuje modele uczenia maszynowego. | • Dobiera algorytmy uczenia maszynowego do określonych problemów. • Tworzy modele predykcyjne i klasyfikacyjne. • Przeprowadza proces trenowania modeli. • Dobiera parametry modelu w celu poprawy jego działania. | Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
| Uczestnik ocenia skuteczność modeli i wykorzystuje je do rozwiązywania praktycznych problemów. | • Stosuje odpowiednie metryki oceny jakości modeli. • Analizuje wyniki predykcji i identyfikuje błędy. • Porównuje skuteczność różnych modeli. • Wykorzystuje wytrenowany model do rozwiązania określonego zadania.• | Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje i kompetencje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
1 Wprowadzenie do AI, modeli językowych i GPT
2 ChatGPT. Wykorzystanie w pracy biurowej. Prompt Engineering.
3 Prompty - przykłady zastosowań, dobre praktyki i wzorce.
4 Krótkie porównanie dostępnych i alternatywnych modeli językowych.
5 Inne usługi i ich integracje z ChatGPT - generowanie obrazów.
6 API OpenAI, jego zastosowania i integracja z własnymi aplikacjami. Tworzenie firmowych chatbotów i asystentów.
7 Jak Agenci AI zmieniają oblicze nowoczesnych firm - od prostych automatów po inteligentne systemy podejmujące decyzje.
8 Wprowadzenie do Machine Learning (ML). Podstawowe pojęcia, działanie, zastosowania.
9 Drzewa decyzyjne. Regresja i regresja logistyczna.
10 Systemy rekomendacyjne. Uczenie maszynowe na przykładzie e-commerce i w branży rozrywkowej.
11 Metoda najbliższych sąsiadów (k-NN), collaborative filtering - i o tym, dlaczego Netflix zapłacił 1 mln $ za algorytm uczenia maszynowego do rekomendacji filmów i nie użył go.
12 Wprowadzenie do Deep Learning. Głębokie sieci neuronowe w przetwarzaniu tekstu i obrazów.
13 Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) na przykładzie badania sentymentu wypowiedzi klientów (reakcje na produkt, usługę, brand).
14 Przetwarzanie obrazów. Przewidujemy odmę opłucnową lub COVID19 na podstawie zdjęć RTG.
15 Elementy zarządzania projektami AI. Cykl życia projektu uczenia maszynowego. Metodyka CRISP-ML(Q).
16 Narzędzia ML Ops, wspierające automatyzację i zarządzanie cyklem życia modeli AI – od prototypowania po wdrożenie i monitorowanie.
17 Analiza anomalii. Nadużycia w systemach finansowych.
18 Wdrażanie dużych modeli językowych bez korzystania z chmury - na przykładzie Llama 3 oraz DeepSeek.
19 Zagadnienia etyczne i prawne w AI oraz wybrane narzędzia pomocnicze.
20 Walidacja
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat | Typ aktywności | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat 1 z 51 Wprowadzenie do AI, modeli językowych i GPT. Podstawowe pojęcia, możliwości i zastosowania sztucznej inteligencji. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 15-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 2 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 15-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 19:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 3 z 51 Wprowadzenie do AI, modeli językowych i GPT. Podstawowe pojęcia, możliwości i zastosowania sztucznej inteligencji. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 15-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:10 | Godzina zakończenia 20:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 4 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 15-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 20:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 5 z 51 Wprowadzenie do AI, modeli językowych i GPT. Podstawowe pojęcia, możliwości i zastosowania sztucznej inteligencji. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 15-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 20:10 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 6 z 51 ChatGPT w pracy biurowej. Prompt Engineering. Tworzenie skutecznych promptów, przykłady zastosowań, dobre praktyki i wzorce. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 12-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 7 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 12-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 19:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 8 z 51 ChatGPT w pracy biurowej. Prompt Engineering. Tworzenie skutecznych promptów, przykłady zastosowań, dobre praktyki i wzorce. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 12-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:10 | Godzina zakończenia 20:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 9 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 12-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 10 z 51 ChatGPT w pracy biurowej. Prompt Engineering. Tworzenie skutecznych promptów, przykłady zastosowań, dobre praktyki i wzorce. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 12-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:10 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 11 z 51 Porównanie dostępnych modeli językowych. Inne usługi i integracje z ChatGPT. Generowanie obrazów z wykorzystaniem AI. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 19-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 12 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 19-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 19:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 13 z 51 Porównanie dostępnych modeli językowych. Inne usługi i integracje z ChatGPT. Generowanie obrazów z wykorzystaniem AI. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 19-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:10 | Godzina zakończenia 20:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 14 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 19-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 15 z 51 Porównanie dostępnych modeli językowych. Inne usługi i integracje z ChatGPT. Generowanie obrazów z wykorzystaniem AI. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 19-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:10 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 16 z 51 API OpenAI i integracja z aplikacjami. Tworzenie firmowych chatbotów i asystentów. Agenci AI i ich zastosowania w przedsiębiorstwach. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 26-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 17 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 26-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 19:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 18 z 51 API OpenAI i integracja z aplikacjami. Tworzenie firmowych chatbotów i asystentów. Agenci AI i ich zastosowania w przedsiębiorstwach. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 26-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:10 | Godzina zakończenia 20:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 19 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 26-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 20 z 51 API OpenAI i integracja z aplikacjami. Tworzenie firmowych chatbotów i asystentów. Agenci AI i ich zastosowania w przedsiębiorstwach. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 26-01-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:10 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 21 z 51 Wprowadzenie do Machine Learning. Podstawowe pojęcia i zastosowania. Drzewa decyzyjne, regresja i regresja logistyczna. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 16-02-2027 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 22 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 16-02-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 19:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 23 z 51 Wprowadzenie do Machine Learning. Podstawowe pojęcia i zastosowania. Drzewa decyzyjne, regresja i regresja logistyczna. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 16-02-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:10 | Godzina zakończenia 20:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 24 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 16-02-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 25 z 51 Wprowadzenie do Machine Learning. Podstawowe pojęcia i zastosowania. Drzewa decyzyjne, regresja i regresja logistyczna. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 16-02-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:10 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 26 z 51 Systemy rekomendacyjne i ich zastosowania. Metoda najbliższych sąsiadów (k-NN), collaborative filtering. Przykłady z e-commerce i branży rozrywkowej. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 23-02-2027 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 27 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 23-02-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 19:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 28 z 51 Systemy rekomendacyjne i ich zastosowania. Metoda najbliższych sąsiadów (k-NN), collaborative filtering. Przykłady z e-commerce i branży rozrywkowej. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 23-02-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:10 | Godzina zakończenia 20:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 29 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 23-02-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 30 z 51 Systemy rekomendacyjne i ich zastosowania. Metoda najbliższych sąsiadów (k-NN), collaborative filtering. Przykłady z e-commerce i branży rozrywkowej. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 23-02-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:10 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 31 z 51 Wprowadzenie do Deep Learning. Głębokie sieci neuronowe. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i analiza sentymentu wypowiedzi klientów. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 02-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 32 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 02-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 19:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 33 z 51 Wprowadzenie do Deep Learning. Głębokie sieci neuronowe. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i analiza sentymentu wypowiedzi klientów. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 02-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:10 | Godzina zakończenia 20:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 34 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 02-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 35 z 51 Wprowadzenie do Deep Learning. Głębokie sieci neuronowe. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i analiza sentymentu wypowiedzi klientów. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 02-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:10 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 36 z 51 Przetwarzanie obrazów z wykorzystaniem AI. Analiza zdjęć RTG. Elementy zarządzania projektami AI, cykl życia projektu ML i metodyka CRISP-ML(Q). | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 09-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 37 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 09-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 19:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 38 z 51 Przetwarzanie obrazów z wykorzystaniem AI. Analiza zdjęć RTG. Elementy zarządzania projektami AI, cykl życia projektu ML i metodyka CRISP-ML(Q). | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 09-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:10 | Godzina zakończenia 20:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 39 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 09-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 40 z 51 Przetwarzanie obrazów z wykorzystaniem AI. Analiza zdjęć RTG. Elementy zarządzania projektami AI, cykl życia projektu ML i metodyka CRISP-ML(Q). | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 09-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:10 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 41 z 51 Narzędzia MLOps. Automatyzacja, wdrażanie i monitorowanie modeli AI. Analiza anomalii i wykrywanie nadużyć w systemach finansowych. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 16-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 42 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 16-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 19:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 43 z 51 Narzędzia MLOps. Automatyzacja, wdrażanie i monitorowanie modeli AI. Analiza anomalii i wykrywanie nadużyć w systemach finansowych. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 16-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:10 | Godzina zakończenia 20:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 44 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 16-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 45 z 51 Narzędzia MLOps. Automatyzacja, wdrażanie i monitorowanie modeli AI. Analiza anomalii i wykrywanie nadużyć w systemach finansowych. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 16-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:10 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 46 z 51 Lokalne wdrażanie modeli językowych Llama 3 i DeepSeek. Zagadnienia etyczne i prawne w AI. Wybrane narzędzia pomocnicze. Walidacja efektów uczenia się. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 23-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 47 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 23-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 19:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 48 z 51 Lokalne wdrażanie modeli językowych Llama 3 i DeepSeek. Zagadnienia etyczne i prawne w AI. Wybrane narzędzia pomocnicze. Walidacja efektów uczenia się. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 23-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 19:10 | Godzina zakończenia 20:00 | Liczba godzin 00:50 |
Przedmiot / temat 49 z 51 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 23-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 00:10 |
Przedmiot / temat 50 z 51 Lokalne wdrażanie modeli językowych Llama 3 i DeepSeek. Zagadnienia etyczne i prawne w AI. Wybrane narzędzia pomocnicze. Walidacja efektów uczenia się. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Tomasz Kaniecki | Data realizacji zajęć 23-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:10 | Godzina zakończenia 20:30 | Liczba godzin 00:20 |
Przedmiot / temat 51 z 51 - | Typ aktywności Walidacja | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 23-03-2027 | Godzina rozpoczęcia 20:30 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:30 |
Podsumowanie
| Rodzaj godzin | Liczba godzin |
|---|---|
Rodzaj godzin Suma godzin zegarowych usługi | Liczba godzin 30:00 |
Rodzaj godzin w tym suma godzin zajęć | Liczba godzin 26:10 |
Rodzaj godzin w tym suma godzin walidacji | Liczba godzin 00:30 |
Rodzaj godzin w tym suma przerw | Liczba godzin 03:20 |
Rodzaj godzin Suma godzin dydaktycznych bez przerw | Liczba godzin 35:25 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 4 415,70 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 3 590,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 147,19 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 119,67 PLN |
Liczba godzin usługi
| Rodzaj godzin | Liczba godzin |
|---|---|
Rodzaj godzin Liczba godzin zegarowych usługi | Liczba godzin 30:00 |
Prowadzący
Prowadzący
Tomasz Kaniecki
Jego specjalizacja w cyberbezpieczeństwie, potwierdzona międzynarodowymi certyfikatami, zapewnia solidne fundamenty dla projektów, którymi się zajmuje. Tomek nie tylko z pasją wykonuje swoją pracę, ale również prowadzi profesjonalne szkolenia z obsługi sztucznej inteligencji i jej zastosowań w informatyce, dzieląc się najnowszymi trendami i technikami z tej dziedziny.
Wykształcenie wyższe zdobył na Wojskowej Akademii Technicznej na wydziale Cybernetyki.
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Uczestnicy otrzymują autorskie materiały szkoleniowe ALX przekazane drogą elektroniczną.
Warunki uczestnictwa
Dostęp do szkolenia dofinansowanego z EFS/KFS uwarunkowany jest uprzednią rejestracją profilu w Bazie Usług Rozwojowych, przesłaniem zgłoszenia na usługę poprzez system BUR oraz dopełnieniem formalności wymaganych przez właściwego Operatora środków.
Za udział w usłudze uznaje się wyłącznie łączność z włączonym przekazem wideo (kamera włączona i skierowana na uczestnika), pozwalającym na stałe potwierdzanie jego tożsamości.
Warunkiem zaliczenia kursu jest zachowanie co najmniej 80% frekwencji na zajęciach (bądź wartości przewidzianej w indywidualnych ustaleniach z Operatorem). W przypadku braku wymaganego poziomu obecności uczestnik traktowany jest jako nieobecny. Wykaz frekwencji sporządzany jest w oparciu o raporty aktywności platformy Zoom oraz bezpośrednią obserwację trenera.
Informacje dodatkowe
Po zakończeniu zajęć każdemu słuchaczowi zostanie wydany imienny dokument potwierdzający udział i ukończenie kursu przez ALX Academy Sp. z o.o. Harmonogram spotkania przewiduje elastyczne, krótkie przerwy dostosowane do tempa pracy oraz ustaleń z grupą po omówieniu poszczególnych bloków materiału.
Uwaga: Organizator zastrzega sobie prawo do odwołania lub przesunięcia terminu usługi w sytuacji, gdy nie zostanie zebrana prognozowana, minimalna grupa uczestników.
Kwestie podatkowe (VAT): Prawo do zwolnienia z podatku od towarów i usług przysługuje wyłącznie w sytuacjach opisanych w art. 43 ust. 1 pkt 29 lit. c ustawy o VAT (przy 100% dofinansowaniu ze środków publicznych) bądź na podstawie § 3 ust. 1 pkt 14 Rozporządzenia MF w sprawie zwolnień z VAT (przy dofinansowaniu ze środków publicznych na poziomie minimum 70%). W przypadku spełnienia powyższych kryteriów cena usługi równa jest kwocie netto. W przeciwnym razie do ceny podstawowej zostanie doliczona stawka 23% VAT.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Szkolenie realizowane jest w formule zdalnej w czasie rzeczywistym, z wykorzystaniem platformy wideokonferencyjnej (Zoom).
Każdy uczestnik powinien dysponować własnym stanowiskiem komputerowym z dostępem do Internetu – dostawca usługi nie zapewnia sprzętu ani pomieszczenia do udziału w szkoleniu uczestnikom.
Wymagania ogólne realizacji szkolenia w formule distance learning (online):
Komputer stacjonarny lub notebook wyposażony w mikrofon, głośniki i kamerę internetową z przeglądarką internetową z obsługą HTML 5. Monitor o rozdzielczości FullHD. Szerokopasmowy dostęp do Internetu o przepustowości co najmniej 25/5 (download/upload) Mb/s. W przypadku szkoleń z laboratoriami zalecamy: sprzęt wyposażony w dwa ekrany o rozdzielczości minimum HD (lub dwa komputery), kamerę internetową USB, zewnętrzne głośniki lub słuchawki.
Informacje oraz wymagania dotyczące uczestniczenia w szkoleniach w formule zdalnej dostępne na: https://www.altkomakademia.pl/distance-learning/#FAQ
Platforma komunikacji – ZOOM
Oprogramowanie – zdalny pulpit, aplikacja ZOOM
Kody dostępowe do usługi, zgodnie z regulaminem, zostaną udostępnione w karcie usługi najpóźniej 1 dzień przed szkoleniem.
Link do szkolenia jest ważny w trakcie trwania całej usługi szkoleniowej