Wybrany termin:
Termin:
1 paź 2024 - 1 sie 2025
Miejsce:
Gdańsk
Cena:
4600,00 zł

Sztuczna Inteligencja i Automatyzacja Procesów Biznesowych w Ujęciu Praktycznym

Offer image
Offer image
Wybrany termin:

Termin:

1 paź 2024 - 1 sie 2025

Miejsce:

Gdańsk

Czas trwania:

184 godz.

Prowadzący:

prof. dr hab. Ewa Grzegorzewska-Mischka

Termin niedostępny

Pozostałe terminy:

W tym momencie brak dostepnych terminów

Studia podyplomowe w zakresie sztucznej inteligencji i automatyzacji procesów biznesowych koncentrują się na praktycznym wykorzystaniu technologii AI w biznesie. Program oferuje naukę podstaw języka Python, analizy danych, wizualizacji oraz uczenia maszynowego. Studenci zapoznają się z różnorodnymi algorytmami sztucznej inteligencji i uczą się wdrażać rozwiązania od pomysłu do implementacji w realnych scenariuszach biznesowych.

Usługa:
Studia podyplomowe
Poziom:
Zaawansowany

Studia są skierowane do osób zainteresowanych rozwojem kariery w obszarze sztucznej inteligencji i automatyzacji procesów biznesowych, w tym specjalistów, którzy chcą zdobyć lub poszerzyć wiedzę z zakresu AI oraz praktycznych zastosowań technologii w biznesie.

  • Rewolucja technologiczno-gospodarcza
  • Etyka w sztucznej inteligencji
  • Metody i narzędzia specyfikowania procesów biznesowych
  • Metody i techniki zbierania oraz definiowania wymagań – zagadnienie podstawowe
  • Sztuczna Inteligencja w firmie – Transformacja Biznesu
  • Analiza wybranego studium przypadku rozwiązania AI
  • Automatyzacja i robotyzacja procesów biznesowych w praktyce
  • Programowanie w języku Python (podstawy)
  • Programowanie w języku Python – analiza danych i wizualizacja
  • Podstawy teorii uczenia maszynowego
  • Wprowadzenie do uczenia maszynowego w Pythonie
  • Podstawy analizy danych
  • Deep Learning w Keras
  • Metody rozpoznawania obrazów
  • NLP w Pythonie
  • Prezentacja projektów

Sekretariat: mgr inż. Joanna Gryczka,

joanna.gryczka@zie.pg.edu.pl,

+48 58 347 19 22

Jednostka organizacyjna: Wydział Zarządzania i Ekonomii

Uczestnik otrzymuje:

Świadectwo ukończenia studiów podyplomowych

Wiedza:

Wiedza na temat sztucznej inteligencji (AI):

  • Rozumienie podstawowych koncepcji AI, uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia (Deep Learning).
  • Znajomość narzędzi i technik wykorzystywanych w analizie danych, przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i rozpoznawaniu obrazów.

Znajomość metod i narzędzi automatyzacji:

  • Wiedza na temat Robotic Process Automation (RPA) oraz metod analizy i automatyzacji procesów biznesowych.

Wiedza o etyce i wpływie AI na biznes:

  • Zrozumienie problemów etycznych związanych z AI i ich wpływu na prywatność oraz społeczeństwo.
  • Wiedza na temat wpływu AI na modele biznesowe, transformację organizacji i wyzwania związane z implementacją AI w różnych branżach.

Znajomość podstaw analizy danych i programowania w Pythonie:

  • Wiedza na temat analizy danych przy użyciu Pythona oraz umiejętność programowania w tym języku.
  • Znajomość metod analizy danych, wizualizacji oraz przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.

Umiejętności:

Modelowanie i optymalizacja procesów biznesowych:

  • Umiejętność modelowania procesów biznesowych przy użyciu notacji BPMN oraz identyfikowania obszarów do optymalizacji i automatyzacji.

Programowanie i analiza danych:

  • Umiejętność programowania w Pythonie, w tym tworzenia skryptów do analizy danych, wizualizacji oraz implementacji algorytmów ML.
  • Umiejętność korzystania z bibliotek takich jak numpy, pandas, matplotlib i seaborn.

Zbieranie i dokumentowanie wymagań:

  • Umiejętność efektywnego zbierania i definiowania wymagań funkcjonalnych i niefunkcjonalnych w kontekście projektów związanych z AI i automatyzacją procesów.

Implementacja rozwiązań AI w biznesie:

  • Umiejętność wdrażania rozwiązań AI i oceny ich wpływu na efektywność działania firmy oraz optymalizację procesów.

Analiza przypadków i zarządzanie projektami AI:

  • Umiejętność przeprowadzania analizy przypadków użycia AI oraz zarządzania projektami technologicznymi, w tym tworzenia pitch decków i zarządzania zespołem.

Kompetencje społeczne:

Krytyczne myślenie i etyka:

  • Rozwój umiejętności krytycznego myślenia w kontekście etyki i odpowiedzialności związanej z używaniem AI.

Komunikacja i współpraca w zespole:

  • Umiejętność efektywnej komunikacji i współpracy w zespołach projektowych, w tym prezentowanie wyników pracy i obrona proponowanych rozwiązań.

Zarządzanie projektami:

  • Umiejętność zarządzania projektami technologicznymi, w tym planowanie, koordynowanie działań i zarządzanie ryzykiem.

Adaptacja do zmian technologicznych:

  • Umiejętność szybkiego adaptowania się do zmian technologicznych i umiejętność uczenia się nowych narzędzi oraz metod w dynamicznie zmieniającym się środowisku pracy.

Inni oglądali również