"AI, uczenie maszynowe i automatyzacja w biznesie"
"AI, uczenie maszynowe i automatyzacja w biznesie"

"AI, uczenie maszynowe i automatyzacja w biznesie"

O szkoleniu

Najważniejsze informacje o szkoleniu: Szkolenie łączy teorię z praktyką, warsztatami i indywidualną opieką. Trwa 4 tygodnie weekendowo, obejmuje 100-120 godzin zajęć, praktyki i projektów.

 

Tematyka: Sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie (DL) i automatyzacja procesów biznesowych.

 

Czego się dowiesz:

  • Poznasz podstawy AI, ML i DL, a także różnice między nimi.
  • Nauczysz się efektywnie korzystać z narzędzi takich jak ChatGPT, Copilot, Gemini, Make, Zapier i Power Automate do automatyzacji zadań.
  • Zdobędziesz umiejętność tworzenia i wdrażania inteligentnych procesów biznesowych, zarówno bez programowania, jak i z wykorzystaniem Pythona.
  • Nauczysz się budować i wdrażać własne rozwiązania IT wspierane przez AI, które usprawnią codzienną pracę.

Do kogo jest skierowane szkolenie?

 

Osoby z dyplomem inżyniera, magistra lub licencjata, studenci i absolwenci kierunków, w których występuje praca z danymi, m.in. biznes, zarządzanie, finanse, prawo, medycyna, informatyka, logistyka, produkcja, transport, marketing, sprzedaż oraz ochrona zdrowia. Szkolenie jest również dla menedżerów, lekarzy i prawników zainteresowanych tematem.

Cel kursu?

 

Przygotowanie uczestników do świadomego i praktycznego wdrażania sztucznej inteligencji w środowisku pracy.

Dlaczego warto?

 

Szkolenie zapewnia praktyczną wiedzę o działaniu AI i narzędzi nowej generacji, a także przygotowuje do prototypowania rozwiązań IT i tworzenia własnych projektów wspieranych przez AI.

Czym się kończy kurs/ szkolenie?

 

Certyfikat: Uczestnicy otrzymują certyfikat za udział w szkoleniu.

Dyplom: Dyplom ukończenia szkolenia po zdanym egzaminie (test i projekt).

Kompetencje: Zdobycie kompetencji cyfrowych pracowników firm lub w grupie wiekowej/regionalnej PARP.

Program kursu i szkolenia

Moduł 1: Wprowadzenie do AI i narzędzi LLM
  • Podstawy AI: różnice między AI, ML i DL.
  • Przegląd modeli językowych (LLM): GPT, Gemini, Copilot.
  • Tworzenie skutecznych promptów (prompt engineering).
  • Praktyczne zastosowania narzędzi AI w pracy.
  • Ograniczenia i etyka AI.
Moduł 2: ML/DL + automatyzacja low-code/no-code
  • Kluczowe modele ML.
  • Głębokie uczenie (DL) i sieci neuronowe.
  • Narzędzia low-code/no-code: Make, Zapier, Power Automate.
  • Projektowanie prostych agentów AI bez kodowania i automatyzacja procesów.
Moduł 3: Zastosowania AI w branżach + case study
  • Przegląd zastosowań AI w różnych sektorach (marketing, finanse, HR, edukacja, prawo, medycyna).
  • Realizacja branżowych mini-projektów (case study).
Moduł 4: Python i programowanie AI
  • Wprowadzenie do Pythona dla AI.
  • Praca z bibliotekami (pandas, NumPy, matplotlib).
  • Budowa modeli ML.
  • Integracja z OpenAI API.
  • Eksperymenty z fine-tuningiem (dla chętnych)

Terminy i organizacja zajęć:

I grupa: 15 listopada 2025; 29 listopada 2025, 13 grudnia 2025, 27 grudnia 2025

II grupa: 22 listopada 2025 – 3 grudnia 2025, 20 grudnia 2025, 3 stycznia 2026

Czas trwania: 126 godzin

Tryb: online via Ms Teams

Warunki przyjęcia na kurs/ szkolenie:

Wykształcenie: Dyplom inżyniera, magistra lub licencjata (absolwenci lub studenci).

Wymagania techniczne: Posiadanie komputera i dostępu do internetu. Uczelnia korzysta z platformy Teams.

Kadra

dr Maryna Lassota

Doktor nauk społecznych z SGH w Warszawie. Prowadzi zajęcia z technologii informacyjnych i systemów zarządzania. Ma doświadczenie na stanowiskach kierowniczych w firmach takich jak Shell czy Colgate-Palmolive.

dr inż. Mariusz Mol

Ekspert AI i architekt systemów IT. Posiada ponad 20-letnie doświadczenie w sztucznej inteligencji. Jest absolwentem programu Applied Data Science na Massachusetts Institute of Technology (MIT). Projektuje inteligentne systemy dla przemysłu i biznesu, współpracował m.in. z Coca-Colą i Orlenem.

mgr inż. Michał Niemczyk

Doświadczony wykładowca informatyki, trener i konsultant w obszarach IT, AI oraz automatyzacji testów. Jest specjalistą QA oraz inżynierem automatyzacji testów. Prowadzi projekty R&D i edukacyjne, w tym te współfinansowane przez UE.

Opłaty

Wersja stacjonarna

(in situ)

6 900 zł brutto za osobę

pod warunkiem utworzenia grupy liczącej minimum 10 osób

Wersja online

5 900 zł brutto za osobę

pod warunkiem utworzenia grupy liczącej minimum 10 osób

Numer konta do wpłat: 

ING Bank Śląski S.A.
Numer konta: 04 1050 1461 1000 0023 0860 1794
Tytuł przelewu:  Imię i nazwisko, nazwa szkolenia
Potwierdzenie dokonania opłaty należy przesłać na maila: dostrowska@san.edu.pl  

Zgłoszenie uczestnika musi zawierać:

imię i nazwisko

nazwa szkolenia

numer telefonu

 

 

 

Zgłoszenia prosimy przesyłać na adres mailowy
dostrowska@san.edu.pl 

Kontakt

Dominika Ostrowska

Menadżer rozwoju studiów podyplomowych

e-mail:dostrowska@san.edu.pl  

tel.: 604 466 654