Zajęcia integracyjne (4 h)
I. AI – ROAD MAP
1. Wprowadzenie do sztucznej Inteligencji – technologia, biznes, prawo (20 h)
WPROWADZENIE DO TECHNOLOGII AI, ANDRZEJ JANKOWSKI, INTEL
Podczas prowadzonych zajęć przedstawiony zostanie wstęp do technologii opartych na sztucznej inteligencji (AI) wraz z wyraźnym określeniem potencjalnych aplikacji oraz dziedzin AI. Przedstawiona zostanie ewolucja sztucznej inteligencji oraz aktualne znaczenia tego terminu.
WPROWADZENIE DO TRANSFORMACJI CYFROWEJ, TOMASZ KLEKOWSKI, PARTNER THINKTANK.PL, SEKTOROWA RADA DS. KOMPETENCJI IT
Zajęcia wprowadzą słuchaczy w zagadnienia transformacji cyfrowej. Pokażą skalę, tempo i skutki transformacji cyfrowej, jej powiązanie z podstawowymi technologiami o charakterze transformacyjnym oraz zasady funkcjonowania nowych modeli biznesowych opartych na danych.
Odniosą się na dojrzałości cyfrowej firmy i jej gotowości do głębokiej zmiany związanej z transformacją.
WSTĘP DO PRAWNYCH ASPEKTÓW AI, MEC. ROMAN BIEDA
W ramach wykładu przedstawione zostaną główne wyzwania etyczne i prawne związane z tworzeniem i wykorzystaniem sztucznej inteligencji (w tym problematyka dostępu do danych, praw człowieka, odpowiedzialności). Słuchacz uzyska wstępny, ogólny obraz złożonych problemów prawnych i etycznych („big picture”). W dalszej części studiów poszczególne kwestie etyczne i prawne zostaną szczegółowo omówione w ramach wykładów specjalistycznych.
AKTUALNE TRENDY REGULACJI AI W EUROPIE I NA ŚWIECIE, MEC. ROBERT KROPLEWSKI
Technologia, która ujmowana jest w pojęcie sztucznej inteligencji, stała się w ostatnich latach przedmiotem wyścigu konkurencyjnego na skalę międzynarodową. Z jednej strony następują niespotykane wcześniej ogromne inwestycje w moce obliczeniowe, z drugiej strony większe inwestycje lokowane są w kreację i doskonalenie modeli biznesowych wykorzysujących AI, co – jak dotąd – dotyczy głównie modeli platformowych, ale także ekosystemów przemysłowych. Powstaje ogromna potrzeba zapewnienia warunków dla zaufania wobec AI. Wszystko to dotyczy technicznego rozwoju AI jako inteligentnego agenta, ale nadal tkwimy w luce nurtu poznawczego, gdzie ani nie poszerzyliśmy wiedzy o umyśle człowieka, ani procesy zachodzące w systemach AI nie spotykają się z zadowalającym wyjaśnieniem. Dotychczas korzyści AI dostrzegane były szczególnie w biznesie, ale ujawnione ryzyka społeczne, szczególnie związane z rynkiem pracy, wymagają dla kreowania strategii dostrzeżenia i zarządzenia całym kontekstem relacyjnym AI, tak wobec badań naukowych, działalności gospodarczej, edukacji i umiejętności, ale też znalezienia luk dla przewagi własnej firmy czy aż organizacji państwa. Aby utrzymać tę przewagę, niezbędne jest inwestowanie we wzmocnienie autonomii człowieka, nie tylko jako konsumenta, lecz także kreatora przyszłych rozwiązań AI. Rodzi się pytanie, czy się ścigać czy wyznaczyć tor wyścigowy w swojej niszy.
WPROWADZENIE DO ZARZĄDZANIA W WARUNKACH CYFROWEJ ZMIANY, DR ŁUKASZ KOWALIK
Zarządzanie w dynamicznym otoczeniu nowoczesnej gospodarki tworzy szereg nowych wyzwań, z którymi wiele firm zetknęło się w ostatnich latach po raz pierwszy lub w zwiększonej skali. Spojrzenie na nowoczesne aspekty zarządzania przygotuje słuchaczy do dalszych wykładów z zarządzania w transformacji cyfrowej.
POLSKA STRATEGIA AI W KONTEKŚCIE STRATEGII INNYCH KRAJÓW oraz EKOSYSTEM POLSKIEGO AI, PIOTR MIECZKOWSKI, DIGITAL POLAND
Efektywne wykorzystanie rozwiązań AI jest wyzwaniem, z którym mierzą się wszystkie rozwinięte kraje. Wiele z nich robi to, wspierając się uporządkowanymi strategiami. Zajęcia pokażą różne podejścia wybranych krajów do definiowania i implementacji strategii AI.
II. Technologia
2. Techniczne aspekty funkcjonowania sztucznej inteligencji (24 h)
PODSTAWY TECHNOLOGII AI I WDRAŻANIA PROJEKTÓW AI, BARTOSZ BORUCKI
SZTUCZNE SIECI NEURONOWE, TYMOTEUSZ OLSZEWSKI
Podstawą większości najbardziej zaawansowanych systemów AI są sieci neuronowe.
W trakcie prowadzonych zajęć zostaną przedstawione podstawowe zagadnienia związane z zasadą działania i najważniejszymi właściwościami sztucznych sieci neuronowych. W dalszej części kursu przedstawione zostaną różne architektury sieci neuronowych, takie jak: splotowe sieci neuronowe (CNN) oraz rekurencyjne sieci neuronowe (RNN). Oprócz zagadnień teoretycznych omówione zostaną klasy praktycznych problemów, które mogą zostać rozwiązane przez zastosowanie sztucznych sieci neuronowych.
METODY ANALIZY OBRAZU WYKORZYSTUJĄCE SZTUCZNĄ INTELIGENCJĘ, DR HAB INŻ. ŻANETA ŚWIDERSKA-CHADAJ/ ADRIAN BOGUSZEWSKI
Niemal każdego dnia słyszymy doniesienia o nowych osiągnięciach w dziedzinie rozpoznawania obrazów. Automatyczna klasyfikacja zdjęć, rozpoznawanie obiektów na obrazie, wykrywanie zdarzeń w wideo, analiza sytuacji na drodze przez autonomiczne samochody czy śledzenie obiektów przez drony to tylko nieliczne przykłady możliwości dzisiejszych algorytmów rozpoznawania obrazów.
Kurs ten ma na celu wprowadzić słuchaczy w świat rozpoznawania obrazów, przedstawić najnowsze badania naukowe oraz osiągnięcia związane z postępem technologicznym.
UCZENIE MASZYNOWE W PRZETWARZANIU JĘZYKA NATURALNEGO, DR. RADOSŁAW ROSZCZYK
Celem zajęć jest omówienie podstawowych metod stosowanych w analizie i przetwarzaniu tekstów w językach naturalnych (głównie polskim i angielskim). W ramach zajęć przewiduje się zapoznanie słuchaczy z takimi zadaniami jak: pozyskiwanie i wstępne przetwarzanie tekstu, wektorowa reprezentacja i wizualizacja danych tekstowych, streszczanie dokumentów, automatyczna analiza treści dokumentów, znajdowanie struktury wypowiedzi czy tworzenie modeli języka. Słuchacze poznają również podstawy budowy i działania wielkich modeli językowych (LLM)
GENERATYWNE AI, DR. HAB. DOMINIK BATORSKI
Teoretyczne podstawy i praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem modeli generatywnych.
SYSTEMY ANALITYCZNE I PREDYKCYJNE, DR. HAB. DOMINIK BATORSKI
MINIPROJEKT – TECHNICZNE ASPEKTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI (2 h), ANDRZEJ JANKOWSKI, INTEL
Miniprojekt techniczny dający możliwość sprawdzenia się w projektowaniu systemu wykorzystującego sztuczną inteligencję.
3. Projektowanie rozwiązań AI (warsztaty) (12 h), Andrzej Jankowski
Warsztaty pozwolą zastosować zdobytą wiedzę w praktyce. Uczestnicy będą mogli:
- Zobaczyć w praktyce, jak różne systemy AI funkcjonują i rozwiązują problemy
- Samodzielnie zaprojektować i wytrenować własne modele AI
- Stworzyć działające systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję
- Pracować z popularnymi narzędziami i platformami używanymi w branży AI
- Eksperymentować z różnymi typami modeli AI, od prostych po zaawansowane
4. Zarządzanie w warunkach transformacji cyfrowej – strategia, kompetencje, innowacje (34 h)
ZARZĄDZANIE STRATEGIĄ PRZEDSIĘBIORSTWA W WARUNKACH TRANSFORMACJI CYFROWEJ, DR ŁUKASZ KOWALIK, ALK
Technologia w przyspieszonym tempie zmienia świat. Zmiany, które kiedyś rozciągały się na kilka pokoleń, dziś kumulują się w okresie kilkunastu lat. Firmy funkcjonujące na średniej wielkości rynkach pod wpływem presji konkurencyjnej często uciekają w lokalne nisze bez tworzenia podstaw do dalszego rozwoju.
Zrozumienie narzędzi analizy strategicznej może pomóc zarządzającym i liderom gospodarczym w ocenie sytuacji konkurencyjnej na rynkach, na których funkcjonują. Pomoże zadać w odpowiedni sposób pytania dotyczące strategii firmy, eliminując obszary, w których „nie wiemy, czego nie wiemy”, i obniżyć ryzyko definiowania kierunków rozwoju i inwestycji.
Inwestycje w rozwiązania technologiczne łączą się z dwoma wyzwaniami. Pierwsze to połączenie innowacji procesowej, którą niesie wdrożenie nowego rozwiązania technologicznego, ze zmianą organizacyjną. Drugie to odpowiednie zarządzanie zmianą z perspektywy jej tempa, poziomu akceptacji oraz oddziaływań z kulturą organizacji.
ROZWÓJ KOMPETENCJI DLA TRANSFORMACJI CYFROWEJ, TOMASZ KLEKOWSKI, PARTNER THINKTANK.PL, SEKTOROWA RADA DS. KOMPETENCJI IT
Obecnie funkcjonujący system edukacji zamyka studentów w silosach branżowych i nie nadąża za tempem zmian na rynku pracy, utrudniając im współpracę, komunikację i realizację celów biznesowych. Wykładowca, ekspert Sektorowej Rady Kompetencji ds. IT z wieloletnim doświadczeniem zarządzania zespołami międzynarodowymi pomoże w:
- zrozumieniu struktury kompetencji potrzebnych do prawidłowej realizacji projektów informatycznych i zmian procesowych, koniecznym do tworzenia efektywnych zespołów czy określania podziału zadań i odpowiedzialności
- wykorzystaniu narzędzi opisu kompetencji, (nowoczesnych matryc kompetencji), pozwalających na stworzenie wspólnej podstawy opisu tych zagadnień
- zdefiniowaniu krytycznych kompetencji dla prawidłowej realizacji różnorodnych projektów wykorzystania rozwiązań AI
WSPÓŁPRACA I KOMUNIKACJA W ZESPOŁACH, TOMASZ KLEKOWSKI, PARTNER THINKTANK.PL, SEKTOROWA RADA DS. KOMPETENCJI IT
Nowoczesne firmy często operują na arenie szerszej niż krajowa z racji skali swojego biznesu lub poprzez współpracę z partnerami o międzynarodowej strukturze i wielonarodowych zespołach. Efektywna współpraca w zespołach wielonarodowych wymaga:
- zrozumienia różnic kulturowych w stylach komunikacji
- zrozumienia różnic w oczekiwaniach odnośnie współpracy i oceny kontekstu komunikacyjnego
- zdobycia lub ugruntowania kompetencji współpracy w zespołach międzynarodowych
MINIPROJEKT – BIZNESOWE ASPEKTY AI, TOMASZ KLEKOWSKI, PARTNER THINKTANK.PL, SEKTOROWA RADA DS. KOMPETENCJI
Podstawą wdrożeń projektów transformacyjnych jest ich dopasowanie do priorytetów i wyzwań z jakimi mierzy się firma. Zajęcia w formie pracy grupowej skupią się na przeprowadzeniu wieloaspektowej analizy firmy i jej otoczenia, aby należycie sformułować wyzwania transformacyjne.
ZARZĄDZANIE INNOWACJAMI W FIRMIE AI, TOMASZ KLEKOWSKI, PARTNER THINKTANK.PL, SEKTOROWA RADA DS. KOMPETENCJI
ZARZĄDZANIE ZMIANĄ W ORGANIZACJI, DR ŁUKASZ KOWALIK AKADEMIA LEONA KOŹMIŃSKIEGO
Wdrożenie rozwiązań cyfrowych pociąga za sobą wiele zmian procesowych, które przekładają się na zmiany w strukturze pracy ludzi i zmiany w organizacji. Przygotowanie ludzi w organizacji do zmiany i zarządzanie procesem zmiany jest jednym z kamieni węgielnych transformacji cyfrowej. Wykład pomoże zrozumieć uwarunkowania zmiany i pokaże jak praktycznie można wykorzystywać różne modele zarządzania zmianą
5. Specyfika wdrożenia AI w organizacji (24 h)
ROLA DANYCH WE WDRAŻANIU ROZWIĄZAŃ AI, DR. HAB. DOMINIK BATORSKI, UW, CHIEF SCIENTIST W FIRMIE SMARTNET RESEARCH
Dane są paliwem nowoczesnej gospodarki. Z perspektywy rozwoju analityki, big data i sztucznej inteligencji należy poświęcić szczególną uwagę komputerowym danym tworzonym w dużej mierze nie tylko przez ludzi, ale także przez różnego rodzaju systemy i urządzenia. Posiadanie w firmie odpowiedniej strategii gromadzenia i przygotowywania danych do ich dalszego wykorzystywania w celu podnoszenia efektywności lub tworzenia nowych produktów jest podstawą budowy i wykorzystywania rozwiązań AI. Zrozumienie kwestii związanych z wymaganą skalą i jakością danych oraz zrozumienie podstawowych zasad data governance będzie stanowiło oś wykładu.
PRZEGLĄD METODYK ZARZĄDZANIA PROJEKTEM, Z UWZGLĘDNIENIEM SPECYFIKI ROZWIĄZAŃ AI, DR. INŻ. IRENEUSZ WOCHLIK
Obecnie dominują dwie metodyki zarządzania projektami: podejście klasyczne i podejście zwinne. Chociaż podejście zwinne zdobywa wiele uwagi, to jego stosowanie nie rozwiązuje wszystkich problemów. Wykład prowadzony przez uznanego praktyka – audytora wdrożeń projektów informatycznych – pozwoli zrozumieć zalety i ograniczenia stosowania poszczególnych metod oraz omówić specyfikę zarządzania projektami sztucznej inteligencji. Wyjaśni również zależności pomiędzy zarządzaniem projektem i szerszym kontekstem zmiany organizacyjnej.
DATA ENGINEERING & DATA GOVERNANCE DR. INŻ. IRENEUSZ WOCHLIK
Dane są podstawą działania wszystkich rozwiązań i systemów AI. Ich przygotowanie, zarządzanie nimi oraz stworzenie w przedsiębiorstwie kultury danych jest fundamentalnym wyzwaniem poprzedzającym przygotowanie każdego projektu AI.
TWORZENIE I IMPLEMENTACJA INNOWACJI, ZE SZCZEGÓLNYM UWZGLĘDNIENIEM OBSZARU AI/ML, W OPARCIU O FIRMY TYPU STARTUP I SCALEUP. MAREK KAPTURKIEWICZ
6. Kulturowe, społeczne, psychologiczne aspekty AI (10 h)
Kulturowe, społeczne, psychologiczne aspekty AI, prof. ALK dr hab. Aleksandra Przegalińska, dr Leon Ciechowski
Wykład będzie dotyczył zarówno przeglądu badań z zakresu interakcji człowieka i maszyny, jak i kulturowo-społecznych implikacji implementowania sztucznej inteligencji do ludzkiego życia. W czasie zajęć zajmiemy się różnymi podejściami do tworzenia AI, klasyfikacją współczesnej sztucznej inteligencji i jej możliwym horyzontem wzrostu w ciągu najbliższej dekady.
DYSKURSY TRANSHUMANIZMU, dr Ada Florentyna Pawlak
7. Finansowanie rozwoju i wdrożenia AI (6 h)
Finansowanie rozwoju i wdrożenia AI, prof. Marek Panfil, Kamil Klepacki
Celem wykładu jest przedstawienie różnych mechanizmów pozyskiwania środków finansowych na nabywanie i wdrożenie AI w organizacji.
W ramach wykładu przedstawione zostaną między innymi dostępne i planowane w nowej perspektywie formy finansowania AI ze środków UE. Omówione zostaną również najważniejsze aspekty prawne związane z pozyskaniem wsparcia i jego wykorzystaniem.
8. Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji oraz ekosystemów AI (14 h)
W ramach tego przedmiotu poznają Państwo praktyczne aspekty wykorzystania systemów AI w różnych dziedzinach przemysłu i biznesu. Przedstawimy wybrane zagadnienia z poniższej grupy:
- Praktyczne zastosowania AI w sektorze zdrowia, Robert Kitłowski, dr Bartosz Borucki, Rafał Wojdan
- Zastosowanie AI w chatbotach, Maciej Maliszewski
- Zastosowanie AI w cyberbezpieczeństwie, dr Krzysztof Jaroszewski,
- Zastosowanie AI w farmacji i energetyce, dr inż. Ireneusz Wochlik
- Zastosowanie AI w sektorze przemysłowym, Marcin Rojek
- Przegląd rozwiązań AI kluczowych dostawców (w tym IBM, Microsoft, Intel)
IV. Etyka i prawo
9. Etyczne podstawy rozwoju AI, dr Sebastian Szymański, UW (8 h)
Upowszechnienie systemów AI, którego obecnie jesteśmy świadkami, to wielki eksperyment społeczny, a jego skutków wciąż nie możemy być pewni. Nie ma jednak wątpliwości, że będzie on miał poważne konsekwencje etyczne. Istotną cechą postępu technicznego jest też to, że na podstawie jego dotychczasowego przebiegu trudno przewidzieć kolejne stadia rozwoju. W efekcie z rozwojem AI wiąże się zarówno przesadne nadzieje, jak i nieuzasadnione obawy. W dyskursie publicznym i kulturze popularnej upowszechnił się obraz tej technologii, który nie ma wiele wspólnego z prawdziwym stanem rzeczy. Nieadekwatne wyobrażenia społeczne mają istotne konsekwencje etyczne, o których będziemy mówić podczas zajęć.
Etyka AI zajmuje się zastosowaniem teorii etycznych do rozwiązywania problemów, jakie przynosi upowszechnienie tej technologii. Można ją podzielić na dwa działy: etykę dla AI i etykę w AI. Pierwszy obejmuje kwestie etyczne dotyczące relacji między ludźmi, którzy tworzą, wykorzystują i użytkują AI. Drugi – zagadnienia etyczne odnoszące się do relacji między systemami AI i ludźmi, czyli przede wszystkim implementację reguł etycznych w systemach działających w świecie fizycznym.
Etyka dla AI ma charakter antropocentryczny, ponieważ są to systemy tworzone przez ludzi do wykorzystywania przez ludzi. Ze względu na to, że relacje między twórcami, operatorami i użytkownikami różnią się od siebie w zależności od tego, jaką rolę odgrywają oni w funkcjonowaniu systemów AI, domenę etyki dla AI można podzielić na: projektowanie i tworzenie AI, wykorzystywanie AI przez operatorów oraz wpływ AI na użytkowników. Każdy z tych obszarów związany jest z odmiennymi wartościami, które wymagają ochrony.
Część systemów AI wchodzi w interakcje z ludźmi w świecie fizycznym. Prowadzi to do konieczności zaimplementowania w nich wartości i zasad etycznych. Pozwala to zapewnić przewidywalność ich zachowań oraz ochronę praw ludzi wchodzących z nimi w interakcje. Niezależnie od technicznych problemów związanych z przełożeniem wymogów etycznych na kod źródłowy powstaje pytanie o to, jakie powinno być źródło implementowanych wartości i zasad. Możliwości są dwie: empiryczne zbadanie poglądów moralnych potencjalnych użytkowników lub aplikacja dobrze ugruntowanych teorii etycznych. Te dwie opcje omówimy na przykładzie głośnego programu The Moral Machine realizowanego przez Massachusetts Institute of Technology oraz prób zastosowania teorii sprawiedliwości Johna Rawlsa w uczeniu maszynowym i samochodach autonomicznych. Przeanalizujemy również dotychczasowe praktyczne implementacje zasad etycznych w maszynach wyposażonych w AI na przykładzie robota Nao.
10. Prawne aspekty rozwoju i wykorzystania sztucznej inteligencji (22 h)
EUROPEJSKIE REGULACJE SZTUCZNEJ INTELIGENCJI (6 h), r.pr. Roman Bieda
W ramach wykładu omówione zostaną przede wszystkim wymagania prawne wynikające z Aktu w sprawie sztucznej inteligencji (AI ACT). Omówiona zostanie między innymi zakres stosowania AI Act, klasyfikacja systemów AI, wymagania prawne dotyczące systemów wysokiego ryzyka (w tym w zakresie zarządzania danymi, wyjaśnialności, nadzoru człowieka, cyberbezpieczeństwa). Na praktycznych przykładach przedstawimy proces zapewnienia zgodności systemów AI z wymaganiami AI Act (AI Governance). W ramach wykładu omówimy również kwestię odpowiedzialności za szkody wyrządzone przez systemy AI.
GENERATYWNA AI – wyzwania prawne (4 h), r.pr. Roman Bieda
W generalnym ujęciu tworzenie i wykorzystanie systemów generatywnej AI wiąże się z następującymi problemami prawnymi:
- możliwości zgodnego z prawem wykorzystania utworów (np. tekstów, zdjęć) oraz baz danych na potrzeby uczenia modeli AI
- realizacji wymagań prawnych dot. systemów generatywnej AI wynikających z AI Act
- zasad ochrony „wytworów” generatywnej AI
- ryzykiem prawnym związanym z wykorzystaniem narzędzi generatywnej AI w działalności biznesowej
W ramach wykładu przeanalizujemy wszystkie powyższe kwestie.
W szczególności przedstawimy nowe przepisy dotyczące tzw. text and data mining (TDM), zasady ochrony i możliwości wykorzystania baz danych. Przeanalizujemy ryzyka prawne związane z wykorzystaniem narzędzi AI w organizacji oraz wskażemy na praktyczne możliwości ograniczenia takich ryzyk. Zastanowimy się nad tym, czy wytwory (np. teksty, zdjęcia) stworzone przez lub przy wykorzystaniu narzędzi generatywnej AI podlegają ochronie prawnej. Szeroko omówimy wymagania prawne dot. systemów generatywnej AI wynikające z AI Act.
WYKORZYSTANIA AI A OCHRONA PRAW CZŁOWIEKA (2 h), r.pr. Mirosław Wróblewski
W ramach wykładu przedstawione zostaną najważniejsze wyzwania prawne dotyczące wpływu sztucznej inteligencji i stosowania algorytmów na ochronę praw człowieka Jednym z najistotniejszych zagadnień jest możliwość dyskryminowania jednostek na skutek użycia zautomatyzowanych systemów podejmowania decyzji. W drugiej kolejności przedstawione zostaną sposoby i skutki wykorzystywania algorytmów w postępowaniach sądowych i szerzej – w obszarze wymiaru sprawiedliwości.
Omówione zostaną także zasadnicze problemy związane z wpływem AI na inne prawa człowieka, takie jak wolność słowa i informacji, wolność zgromadzania się i stowarzyszania, prawo do prywatności czy do ochrony danych osobowych.
SYSTEMY AI – OCHORNA DANYCH OSOBOWYCH (6 h), adw. Sławomir Kowalski
MINIPROJEKT – PRAWNE ASPEKTY AI (4 h), r.pr. Roman Bieda
11. Prawne aspekty wdrażania AI w przedsiębiorstwie (licencje na rozwiązania AI, umowy wdrożeniowe (8 h), r. pr. Roman Bieda
W ramach wykładu przedstawione zostaną prawne aspekty realizacji projektów wdrożenia AI w organizacji. W szczególności omówione zostaną umowy licencji na rozwiązania AI, umowy na korzystanie z baz danych i samych danych na potrzeby rozwoju AI oraz umowy na wdrożenie AI w organizacji. Przedstawiona zostanie specyfika, najważniejsze postanowienia tego rodzaju umów oraz ryzyka prawne związane z ich realizacją. W ramach zajęć przedstawione zostaną również zasady ochrony prawnej wybranych elementów systemu AI.
V. Końcowy projekt grupowy
12. Implementacja rozwiązań AI w organizacji - projekt grupowy. (10h)
Praca końcowa to symulacja biznesowa związana z wprowadzeniem w firmie rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji. Symulacja bazuje na rzeczywistych przykładach organizacji oraz pozwala uczestnikom na praktyczne zastosowanie zdobytej wiedzy, wykorzystując interaktywną współpracę uczestników oraz możliwość eksperymentowania. Projekt grupowy wymaga wykorzystania zdobytych kompetencji ze wszystkich obszarów (biznesu, prawa i technologii).
Symulacja rozwija indywidualne kompetencje, doskonali umiejętności współpracy w zespole oraz zwiększa świadomość roli w procesie organizacyjnym. Uczestnicy będą mieli możliwość:
- przeanalizowania, gdzie i jakie rozwiązania AI wdrożyć
- oszacowania korzyści biznesowych: oszczędności, dodatkowych zysków, uatrakcyjnienia oferty
- przygotowania wdrożenia od strony zaprojektowania zmiany, wprowadzenia nowych procesów biznesowych
- zdefiniowania kluczowych partnerów, technologii i narzędzi
Końcowym rezultatem projektu będzie analiza i plan wdrożenia AI w firmie.
W takcie przygotowywania planu słuchacze będą mogli na bieżąco konsultować swoje problemy z opiekunami merytorycznymi.
Całkowita liczba godzin dydaktycznych: 196, razem z zaliczeniami (jedna godzina dydaktyczna = 45 minut)