AI dla sceptyków: zastosowania i ograniczenia – kurs online
PB/10199
Prawo, Biznes i IT
Kurs realizowany w formie zdalnej na platformach ZOOM i MURAL.
Interesujesz się AI? Chciał/a/byś wykorzystać prywatnie lub zawodowo, ale nie wiesz od czego zacząć? Masz coraz więcej pytań i coraz mniej odpowiedzi? Nasz kurs w przystępny sposób pozwoli Ci przyswoić praktyczne zastosowania dla tej technologii i lepiej zrozumieć jej ograniczenia.
W trakcie dwóch intensywnych weekendowych warsztatów online będziemy godzić dwie skrajne perspektywy – z jednej strony praktyczną, inżynieryjno-biznesową, zorientowaną na wykorzystanie dostępnych rozwiązań AI, a z drugiej krytyczną, której celem jest określenie faktycznych ograniczeń dla rozwijanych obecnie modeli AI, a co za tym idzie – zdefiniowanie obszarów, zadań i procesów, w których przewagę dają i będą dawać kompetencje specyficznie ludzkie (tzw. soft skills).
W zależności od zainteresowań Słuchaczy będziemy się koncentrować na wybranych spośród wymienionych poniżej tematów:
1. Podstawy AI i uczenia maszynowego.
- Jakie są podstawowe modele architektury AI i co je różnicuje?
- Na czym polega uczenie maszynowe i jakie są jego podstawowe tryby?
- Co zmienia statystyka bayesowska i jakie są jej zastosowania w uczeniu maszynowym?
2. Zastosowania i ograniczenia AI.
- Jakie są ograniczenia działania typowych modeli AI z uwagi na udział człowieka i dostępność zasobów?
- Automatyzacja i augmentacja – jakie zadania i procesy możemy usprawnić przy pomocy AI?
- Jakich zadań i procesów usprawnić nie możemy?
- Czym są halucynacje AI i o czym mogą świadczyć?
3. Popularne narzędzia AI i ich praktyczne wykorzystanie.
- Jakie są zastosowania najbardziej popularnych serwisów AI (m.in. Chat GPT, Midjourney, Google AI Studio, Notebook LM)?
- RAG, czyli interakcje z dowolną bazą danych w oparciu o modele typu GPT, BERT, PaLM czy LaMDA.
- LSTM, czyli analiza opinii, monitorowanie marek i prognozowanie trendów.
- Jak w praktyce korzystać z ww. serwisów? Podstawy promptowania.
4. Przyszłość AI i zmieniająca się rola kompetencji ludzkich.
- Jakie kompetencje będą dawać przewagi w świecie AI?
- Czym byłoby AGI i jak by się miało wobec „Strong AI"?
- Czy AI ma świadomość lub może mieć samoświadomość?
- Przyszłość SCRUM i agile: jak AI zmieni zarządzanie projektami?
- Automatyzacja ERP, predictive maintenance, IoT oraz RPA 2.0.
Grupa ze zmniejszonym limitem osób.
Cel ogólny:
zrozumienie możliwości i ograniczeń tzw. sztucznej inteligencji oraz charakterystyka praktycznych zastosowań dla najbardziej popularnych usług AI (m.in. Chat GPT, Copilot, Gemini Advanced, Bielik, Midjourney, DALL-e, Imagen 3, Google AI Studio, Perplexity, Claude, Notebook LM, GitHub Copilot).
Cele szczegółowe:
analiza:
- zasad działania architektury podstawowych modeli AI (DNN, CNN, RNN, LLM, GAN),
- ograniczeń działania ww. modeli AI ze szczególnym uwzględnieniem roli kompetencji specyficznie ludzkich,
- typowych metod uczenia maszynowego (nadzorowane, nienadzorowane, przez wzmocnienie, transferowe, głębokie),
- typowych zastosowań dla najbardziej popularnych serwisów AI (m.in. Chat GPT, Midjourney, Google AI Studio, NotebookLM),
- zadań i procesów, które można usprawnić (augmentować) lub przyspieszyć przy wykorzystaniu dostępnych technologii AI,
- zadań i procesów, których nie sposób usprawnić przy pomocy dostępnych technologii AI,
- systemowych uwarunkowań rozwoju i stosowania kompetencji specyficznie ludzkich,
- oraz przećwiczenie podstawowych technik promptowania.
Korzyści dla słuchacza:
Słuchacz/ka:
- ma wiedzę na temat podstawowych modeli architektury AI oraz zasad i podstawowych trybów uczenia maszynowego, jak również rozumie zasadnicze różnice między nimi i potrafi analizować praktyczne możliwości dla ich zastosowań,
- rozumie obiektywne ograniczenia tych modeli, ze względu na zadania i procesy wymagające bezpośredniego udziału człowieka oraz ograniczoną dostępność zasobów, co pozwala realistycznie ocenić potencjał i wyzwania związane z automatyzacją,
- zna zastosowania najbardziej popularnych serwisów AI, takich jak Chat GPT, Midjourney, Google AI Studio czy NotebookLM oraz umie z nich korzystać, projektując prompty dostosowane do zamierzonych wyników,
- zna i rozumie znaczenie tzw. kompetencji miękkich w kontekście współpracy z AI,
- wie, na czym polega augmentacja i potrafi wskazać obszary, gdzie biznes może osiągnąć trwałe przewagi, inwestując w kompetencje specyficznie ludzkie.
Metody pracy:
- egzemplifikacja wiedzy teoretycznej przy pomocy materiałów wizualnych (grafy, diagramy, wykresy, infografiki),
- analiza case studies – wybrane zastosowania praktyczne dla podstawowych modeli AI,
- praca własna Słuchaczy – wykonywanie prostych zadań przygotowujących do zajęć,
- praca w grupach – przećwiczenie zastosowań w praktyce warsztatowej,
- aktywizacja Słuchaczy poprzez stawianie pytań i stymulowanie dyskusji.
Metody weryfikacji efektów kształcenia:
egzamin ustny dla chętnych Słuchaczy:
- charakterystyka zagadnień prezentowanych i ćwiczonych podczas zajęć,
- prezentacja ich zastosowań we własnej działalności prywatnej lub zawodowej.
