SZTUCZNA INTELIGENCJA I BIGA DATA

Efekty uczenia się

1. Uczestnicy zdobędą głębszą wiedzę na temat sztucznej inteligencji oraz zrozumieją jej potencjalne zastosowania w różnych dziedzinach życia i biznesu.
2. Szkolenie pozwoli Uczestnikom opanować techniki analizy danych oraz interpretacji wyników, co jest istotne przy wykorzystaniu big data w procesach decyzyjnych.
3. Uczestnicy zapoznają się z różnorodnymi narzędziami i metodami przetwarzania dużych zbiorów danych, takimi jak Hadoop, Spark czy Apache Kafka.
4. Szkolenie przyczyni się do rozwinięcia umiejętności programowania w językach takich jak Python, R czy Scala, które są szeroko stosowane w analizie danych i uczeniu maszynowym.
5. Po ukończeniu szkolenia Uczestnicy będą w stanie samodzielnie projektować i wdrażać rozwiązania oparte na technologiach sztucznej inteligencji i big data, stosując je w różnych obszarach, takich jak analiza rynku czy personalizacja doświadczeń użytkowników.

Program

1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji (SI)
   • Definicja i znaczenie SI
     • Wyjaśnienie, czym jest sztuczna inteligencja i jakie ma znaczenie we współczesnym świecie
   • Podstawowe koncepcje i terminologia
     • Omówienie kluczowych pojęć związanych z SI

2. Historia i rozwój sztucznej inteligencji
   • Historia SI
     • Przegląd rozwoju sztucznej inteligencji od jej początków po czasy współczesne
   • Kamienie milowe w SI
     • Omówienie kluczowych momentów i przełomów w dziedzinie sztucznej inteligencji

3. Podstawy uczenia maszynowego
   • Wprowadzenie do uczenia maszynowego
     • Przegląd uczenia maszynowego jako kluczowej dziedziny SI
   • Rodzaje uczenia maszynowego
     • Nadzorowane, nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem

4. Algorytmy i metody uczenia maszynowego
   • Popularne algorytmy i metody
     • Analiza regresji, klasyfikacji, klasteryzacji, sieci neuronowych, drzew decyzyjnych itp.
   • Zastosowania algorytmów
     • Omówienie praktycznych zastosowań każdego z tych algorytmów

5. Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji
   • Studia przypadków i przykłady
     • Przykłady zastosowań SI w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, finanse, przemysł, handel detaliczny, rozrywka

6. Etyka i bezpieczeństwo w sztucznej inteligencji
   • Problemy etyczne i bezpieczeństwa
     • Omówienie kwestii etycznych i związanych z bezpieczeństwem w kontekście SI
   • Przejrzystość i prywatność
     • Dyskusja na temat przejrzystości, odpowiedzialności i prywatności w SI

7. Wykorzystanie danych w sztucznej inteligencji
   • Znaczenie danych
     • Jak dane wpływają na proces uczenia maszynowego
   • Zbieranie i przetwarzanie danych
     • Edukacja na temat metod zbierania, przechowywania i analizy danych w kontekście SI

8. Interpretowalność modeli sztucznej inteligencji
   • Problem interpretowalności
     • Wprowadzenie do zagadnienia zrozumiałości modeli SI
   • Techniki interpretacji
     • Omówienie narzędzi i technik do analizy i zrozumienia decyzji modeli SI

9. Przyszłość sztucznej inteligencji
   • Prognozy dotyczące SI
     • Przewidywania dotyczące przyszłości SI oraz jej wpływu na społeczeństwo i gospodarkę
   • Wyzwania i możliwości
     • Dyskusja nad wyzwaniami i możliwościami rozwoju SI w nadchodzących latach

10. Dostosowanie się do zmian
    • Ciągłe uczenie się
      • Znaczenie adaptacji do zmieniających się trendów i technologii w dziedzinie SI
    • Samokształcenie
      • Praktyczne wskazówki dotyczące dalszego kształcenia i rozwijania umiejętności

w zakresie SI

11. Podsumowanie i plan dalszych działań
    • Podsumowanie programu
      • Kluczowe punkty i wnioski z programu
    • Plan rozwoju
      • Opracowanie planu dalszego rozwoju i doskonalenia umiejętności w dziedzinie sztucznej inteligencji