Artificial Intelligence for Executives (AI for Executives)

Sztuczna inteligencja (AI) to jedna z najszybciej rozwijających się obecnie dziedzin. Sztuczna inteligencja wprowadza globalne zmiany w biznesie, zarządzaniu i społeczeństwie.

Ten program nauczy Państwa wszystkiego, co muszą Państwo wiedzieć o generatywnej sztucznej inteligencji, od jej potencjału do przekształcania przyszłości biznesu, z uwzględnieniem obecnych i przyszłych zagrożeń i czynników sprzyjających.

Program AI for Executives na Uniwersytecie Warszawskim jest prowadzony przez liderów branży, którzy dziś tworzą narzędzia i wykorzystują sztuczną inteligencję.

O przyjęcie na studia podyplomowe "Artificial Intelligence for Executives" mogą ubiegać się osoby, które ukończyły co najmniej studia pierwszego stopnia, posiadają co najmniej pięcioletni staż pracy, w tym minimum trzyletni staż na stanowisku kierowniczym.

Dodatkowo, ze względu na fakt, że kurs prowadzony jest w języku angielskim, od kandydata wymagana jest biegła znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie, co sprawdzane jest za pomocą testu znajomości języka angielskiego.

Module 1

Introduction to Artificial Intelligence

• Session 1: Overview of AI and its subfields
• Session 2: Key concepts: machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, and more
• Session 3: Historical developments and current trends in AI

Module 2

AI Applications in Business

• Session 4: AI applications across various business domains (e.g., marketing, finance, operations, IT, Human Resource management)
• Session 5: Real-world case studies showcasing successful AI implementations
• Session 6: Assessing the potential impact of AI on business models and operations

Module 3

AI Tools and Technologies

• Session 13: Overview of popular AI frameworks and libraries
• Session 14: Hands-on exercises using AI tools (e.g., ChatGPT, Bard, Pi)
• Session 15: Leveraging pre-trained models and transfer learning

Module 4

AI Project Lifecycle and AI Creativity

• Session 7: Understanding the stages of an AI project: problem formulation, data collection, model development, evaluation, and deployment
• Session 8: Role of different stakeholders in AI project management
• Session 9: How to create videos, content, voice and design - including diagrams, process flows and posters

Module 5

AI and Machine Learning Fundamentals

• Session 10: Introduction to supervised, unsupervised, and reinforcement learning
• Session 11: Evaluation metrics for machine learning models
• Session 12: Outline of weights and fine tuning

Module 6

Ethical and Legal Considerations in AI

• Session 16: Ethical implications of AI in business decision-making
• Session 17: Bias, fairness, and transparency in AI algorithms
• Session 18: Legal frameworks and regulatory compliance in AI implementation

Module 7

AI and Strategic Decision-Making

• Session 19: Using AI for predictive analytics and forecasting
• Session 20: AI-enabled recommendation systems
• Session 21: Costs of implementing an AI and return on investment

Module 8

Psychology of AI

• Session 22: Recap and alternative perspective of Bias, fairness, and transparency
• Session 23: Anthropomorphizing AI
• Session 24: Examples and dangers of AI and relationships

Module 9

AI Adoption and Change Management

• Session 25: Organizational readiness assessment for AI adoption
• Session 26: Managing the impact of AI on the workforce
• Session 27: Change management strategies for successful AI implementation. Recap of ROI

Module 10

AI and Society (including ESG)

• Session 28: Economic drivers of AI (including productivity gains)
• Session 29: Threats of unemployment. Basic Income Guarantee and Well-being
• Session 30: Potential for society disruption

Module 11

AI and Customer Experience

• Session 32: Personalization and customization using AI including fine tuning
• Session 33: Chatbots and virtual assistants
• Session 34: Data concerns and security

Module 12

AI and Risk Management and Cyber Threats

• Session 35: AI applications in fraud detection and cybersecurity
• Session 36: Risk assessment and mitigation using AI algorithms
• Session 37: Explainable AI for regulatory compliance

Module 13

AI and Competitive Advantage

• Session 38: AI-enabled competitive intelligence and market analysis
• Session 39: AI-powered product and service innovation
• Session 40: Leveraging AI in strategic partnerships and collaborations

Module 14

Capstone Project

• Session 42: Participants work on a real-world AI project in collaboration with industry partners or organizations
• Session 43: Project presentations and feedback sessions
• Session 44: Project presentations and feedback sessions

Dziekanat studiów Executive MBA

Międzynarodowe Centrum Zarządzania

Wydział Zarządzania UW

ul. Szturmowa 1/3, budynek C, pok. C-115

02-678 Warszawa