Poznasz pełną terminologię w dziedzinie sztucznej inteligencji, zaczniesz zauważać różnice i drobne lecz ważne szczegóły. Jest to niezbędne zarówno dla specjalistów technicznych, menedżerów, jak i właścicieli firm, aby nieznane słowo podczas rozmowy z programistą lub w trakcie czytania nowego artykułu technicznego nie było zaskoczeniem.

Treść
- Human intelligence vs artificial intelligence: skąd pojawiła się sztuczna inteligencja i dokąd zmierza.
- 4 rodzaje sztucznej inteligencji - od prymitywnego przeciwnika w szachach po rozmówców w tinderze
Podstawy techniczne - w prostych słowach o skomplikowanych rzeczach
- Podstawy sztucznej inteligencji - Machine Learning: SL, UL, RL.
- Deep learning
- Pochodne ML i DL: NLP, Computer vision, Synthetic Data.
- Języki programowania dla AI
- Test pozwalający zrozumieć, w jakiej sytuacji najlepiej zastosować dany algorytm sztucznej inteligencji. Przykłady oparte na przypadkach budowania autopilota w taksówce, automatycznego odpowiadania na wiadomości do znajomych, tworzenia trenera pomocy psychologicznej i bazy wiedzy dla firmy na podstawie danych z innej firmy.

Dowiesz się, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana w biznesie i ile pieniędzy firmy na niej zarabiają. Zobaczysz, na jakie pułapki firmy nie zwracają uwagi przy wdrażaniu sztucznej inteligencji, przez co systematycznie odnotowują straty. Zrozumiesz, na jakie procesy należy zwrócić uwagę w firmie, aby znaleźć możliwości optymalizacji finansowej za pomocą sztucznej inteligencji. Przekonasz się także o tym, gdzie AI nie powinna być jeszcze stosowana.

Treść
- Przegląd istniejących narzędzi do marketingu, finansów, komunikacji, zarządzania procesami w firmie.
- warsztaty na temat osiągania celów biznesowych na przykładzie wykorzystania narzędzi AI dla:
- copywritingu zadaniowego
- tworzenia arkuszy kalkulacyjnych Excel i formatowania danych
- szybkiego tworzenia strony internetowej i materiałów promocyjnych
- utworzenia chatbotu na podstawie bazy wiedzy firmy. *
* zadanie z gwiazdką - utworzenie głosowego botu.
- 2-3 wybrane case'y na podstawie głosowania studentów.

Nauczysz się dostrzegać możliwości w procesach firm i zrozumiesz, które narzędzie może być potencjalnie zastosowane w konkretnej sytuacji. Dowiesz się, jak zdefiniować wskaźniki KPI w projekcie, aby poznać rzeczywistą rentowność finansową wybranego rozwiązania.

Treść
- analiza biznesowa procesów przedsiębiorstwa BPMN 2.0
- Opracowanie wskaźników KPI dla procesów firmy przed i po zastosowaniu sztucznej inteligencji.
- Stworzenie modelu kosztowego dla projektu transformacji biznesowej poprzez AI.

Przejdziesz przez wszystkie etapy zarządzania projektem transformacji biznesowej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, z uwzględnieniem specyfiki tej technologii.

Treść
Transformacja biznesowa za pomocą AI: pierwsze kroki
- tworzenie strategii
- obliczanie potencjalnych korzyści i ryzyka
- tworzenie argumentów i prezentacji dla interesariuszy
- tworzenie podstaw do uruchomienia części AI
- Utworzenie zespołu lub zwrócenie się do organizacji zewnętrznych

Transformacja biznesowa poprzez AI: część techniczna
- Jak wygląda część techniczna rozwiązania AI?
- jakie problemy pojawią się podczas uruchamiania rozwiązania AI
- gromadzenie i przechowywanie danych
- koszt rozwiązań technologicznych
- przegląd rozwoju AI

Transformacja biznesowa poprzez AI: procesy, HR i infrastruktura
- Kto będzie potrzebny w zespole: Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer
- Jak stworzyć infrastrukturę do wdrażania rozwiązań AI
- Kontrola regulacyjna i prawna rozwiązań AI
- Etyka rozwiązań AI

Transformacja biznesowa poprzez AI: zarządzanie projektem
- Różnica w zarządzaniu między tradycyjnym developmentem a AI
- Cykl rozwoju produktu AI
- tworzenie planu i dokumentacji
- kontrola i monitorowanie
- współpraca z zespołem AI

Transformacja biznesowa poprzez AI: prezentacja projektu, dalsze kroki
- pitching projektów studenckich
- wskazówki dotyczące wyszukiwania inwestycji
- wskazówki dotyczące rozwiązań technologicznych