Sztuczna inteligencja (AI) to kluczowy czynnik napędzający nowoczesne transformacje w biznesie. Szkolenie zostało zaprojektowane, aby dostarczyć uczestnikom solidnych podstaw teoretycznych oraz praktycznej wiedzy z zakresu AI – od podstawowych koncepcji, przez najnowsze trendy, aż po realne zastosowania w różnych obszarach działalności. W trakcie szkolenia uczestnicy będą mieli okazję zapoznać się z różnymi case studies związanymi z implementacją Sztucznej Inteligencji, co umożliwi wdrożenie zdobytej wiedzy w praktyce.

Cele Szkolenia

• Podstawy AI: Poznanie kluczowych pojęć, metod i technologii AI oraz zrozumienie ich wpływu na współczesny biznes.
• Generative AI: Zrozumienie mechanizmów działania modeli generatywnych, nauka prompt engineering oraz analiza praktycznych zastosowań w tworzeniu treści i automatyzacji procesów.
• Praktyczne wdrożenia w biznesie: Przedstawienie realnych przykładów zastosowania AI poprzez analizę różnych case studies.
• Etyka AI: Analiza wyzwań etycznych, z naciskiem na odpowiedzialne wdrażanie AI w organizacjach.

Wykładowca

Michał Skibicki - ekspert z wieloletnim doświadczeniem we wdrażaniu projektów i produktów cyfrowych wykorzystujących AI zarówno w startupach, jak i w dużych organizacjach typu enterprise. Absolwent Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego oraz Politechniki Gdańskiej, Michał na co dzień pełni rolę AI Mangera w STX Next – globalnej firmie konsultingowej specjalizującej się w branży IT. Jego praktyczne podejście i głęboka wiedza gwarantują uczestnikom zdobycie umiejętności niezbędnych do skutecznego wdrażania innowacyjnych rozwiązań AI w środowisku biznesowym.

Nie dotyczy

• Specjaliści z różnych departamentów firm przemysłowych oraz szeroko pojętego biznesu.
• Managerowie odpowiedzialni za kluczowe obszary funkcjonowania przedsiębiorstwa (zarządzanie procesami, analiza danych, marketing, sprzedaż, kontrola jakości).
• Eksperci z różnych branż zainteresowani wdrażaniem rozwiązań AI w swoich działach.
• Osoby, które chcą zrozumieć, jak AI może wspierać codzienne działania i przyczyniać się do rozwoju firmy.

FUNDAMENTY AI

Celem tej części jest zapewnienie uczestnikom solidnych podstaw teoretycznych i praktycznych dotyczących sztucznej inteligencji, które pozwolą im lepiej zrozumieć dalsze zagadnienia.

• Historia rozwoju AI i kluczowe momenty - Zrozumienie drogi od pierwszych systemów eksperckich do dzisiejszych rozwiązań. Wyjaśnienie dlaczego właśnie teraz następuje przełom w AI.
• Trend AI
• Podstawowe pojęcia i terminologia - Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, itp.
• Paradygmat Uczenia Maszynowego
• Typy uczenia maszynowego (nadzorowane, nienadzorowane, ze wzmocnieniem)

GENERATIVE AI

Ta część szkolenia przybliża temat AI generatywnej, która jest jednym z najszybciej rozwijających się obszarów sztucznej inteligencji i może znaleźć zastosowanie w analizie danych, tworzeniu dokumentacji technicznej lub automatyzacji procesów.

• Fundamenty technologii generatywnej - Large Language Models i ich ogólne działanie
• Prompt Engineering - Zasady efektywnego formułowania poleceń, Techniki optymalizacji promptów

WSPÓŁCZESNE ZASTOSOWANIA AI W BIZNESIE I PRZEMYŚLE

• Głównym celem tej części jest pokazanie realnych zastosowań AI, które już dziś wpływają na efektywność, jakość i bezpieczeństwo w biznesie i przemyśle.
• AI w kontroli jakości i wykrywaniu anomalii - Analiza obrazu i detekcja wad, Monitorowanie pracy maszyn, Predykcyjne utrzymanie ruchu i wykrywanie usterek.
• AI w optymalizacji procesów produkcyjnych - Zastosowanie algorytmów AI w zarządzaniu produkcją, Automatyczne harmonogramowanie i redukcja strat. Inteligentne systemy zarządzania energią – AI w optymalizacji zużycia energii w zakładach przemysłowych.
• AI w analizie danych i predykcji - Big Data i jak AI pomaga w analizie dużych zbiorów danych przemysłowych. Modele predykcyjne w produkcji i logistyce – AI w prognozowaniu popytu, zapasów i awarii.
• Optymalizacja procesów - Case studies firm, które dzięki AI zwiększyły efektywność produkcyjną i usprawniły zarządzanie zasobami.

ASPEKTY ETYCZNE

AI niesie nie tylko korzyści, ale i wyzwania, które należy rozważyć przed wdrożeniem nowych technologii.

• Kluczowe zagadnienia etyczne - Przejrzystość i wyjaśnialność AI. Jak zapewnić, że AI podejmuje decyzje w sposób zrozumiały. Uprzedzenia algorytmiczne (bias) – Jak unikać dyskryminacji w AI.
• Cyberbezpieczeństwo i AI - Ryzyka związane z AI. Deepfake, prywatność danych.
• Społeczne i organizacyjne wyzwania AI - Wpływ AI na rynek pracy w przemyśle. Czy AI zastąpi ludzi, czy raczej stworzy nowe role? Budowanie kompetencji AI w organizacji – Jak przygotować pracowników na wdrożenie AI?

Michał Skibicki

ON-LINE

5 godzin