Sztuczna inteligencja
Efekty szkolenia
- Zrozumienie podstawowych koncepcji i metodologii związanych z sztuczną inteligencją np. uczenie maszynowe, sieci neuronowe, algorytmy genetyczne czy przetwarzanie języka naturalnego
- Nabycie umiejętności programowania w kontekście sztucznej inteligencji, w tym tworzenia modeli uczenia maszynowego, implementacji algorytmów sztucznej inteligencji oraz analizy i interpretacji wyników
- Zastosowanie sztucznej inteligencji w praktyce w różnych dziedzinach np. przetwarzanie obrazu, analiza danych, systemy rekomendacyjne czy automatyzacja procesów biznesowych
- Rozwój umiejętności analizy i rozwiązywania problemów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji oraz wdrażania odpowiednich rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji
- Świadomość wyzwań etycznych, społecznych i regulatornych związanych z rozwojem i zastosowaniem sztucznej inteligencji np. prywatność danych, odpowiedzialność algorytmów czy potencjalne skutki społeczne automatyzacji pracy
Program szkolenia
1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji (SI)
- Definicja sztucznej inteligencji i jej znaczenie w dzisiejszym świecie
- Omówienie podstawowych koncepcji i terminologii związanej z SI
2. Historia i rozwój sztucznej inteligencji
- Przegląd historii rozwoju sztucznej inteligencji od jej początków do współczesności
- Omówienie kluczowych kamieni milowych i przełomów w dziedzinie SI
3. Podstawy uczenia maszynowego
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego jako kluczowej dziedziny sztucznej inteligencji
- Omówienie różnych rodzajów uczenia maszynowego: nadzorowane, nienadzorowane i ze wzmocnieniem
4. Algorytmy i metody uczenia maszynowego
- Przegląd popularnych algorytmów i metod uczenia maszynowego, takich jak regresja, klasyfikacja, klasteryzacja, sieci neuronowe, drzewa decyzyjne itp
- Omówienie zastosowań każdego z tych algorytmów
5. Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji
- Studia przypadków i przykłady praktycznych zastosowań SI w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, finanse, przemysł, handel detaliczny, rozrywka itp
6. Etyka i bezpieczeństwo w sztucznej inteligencji
- Omówienie kwestii związanych z etyką i bezpieczeństwem w zastosowaniach sztucznej inteligencji
- Dyskusja nad problemami związanymi z przejrzystością, odpowiedzialnością i prywatnością w SI
7. Wykorzystanie danych w sztucznej inteligencji
- Omówienie znaczenia danych w procesie uczenia maszynowego
- Edukacja w zakresie zbierania, przechowywania, przetwarzania i analizowania danych w kontekście SI
8. Interpretowalność modeli sztucznej inteligencji
- Wprowadzenie do problemu interpretowalności modeli sztucznej inteligencji
- Omówienie różnych technik i narzędzi służących do zrozumienia i interpretowania decyzji podejmowanych przez modele SI
9. Przyszłość sztucznej inteligencji
- Omówienie prognoz dotyczących przyszłości sztucznej inteligencji i jej wpływu na społeczeństwo i gospodarkę
- Dyskusja nad wyzwaniami i możliwościami rozwoju SI w przyszłości
10. Dostosowanie się do zmian
- Edukacja w zakresie ciągłego uczenia się i dostosowywania się do zmieniających się trendów i technologii w dziedzinie sztucznej inteligencji
- Praktyczne wskazówki dotyczące samokształcenia i doskonalenia umiejętności w zakresie SI
11. Podsumowanie i plan dalszych działań
- Podsumowanie kluczowych punktów programu
- Opracowanie planu dalszych działań w celu kontynuowania nauki i rozwijania umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji
