Sztuczna inteligencja (AI) i analiza danych dla przemysłu: narzędzia i technologie

Kurs „Sztuczna inteligencja i analiza danych dla przemysłu: narzędzia i technologie” to jednodniowe wprowadzenie dla kierownictwa i inżynierów, które pokazuje, jak nowoczesne fabryki wykorzystują dane i AI do zwiększania efektywności, jakości i elastyczności procesów. Uczestnicy poznają podstawowe koncepcje Przemysłu 5.0, rolę IoT i Big Data, a także kluczowe metody analizy danych i statystyki niezbędne do świadomego podejmowania decyzji. Kurs przedstawia praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji – od predykcyjnego utrzymania ruchu, przez inteligentne wyszukiwanie i wirtualne czujniki, po generatywną AI i jej ograniczenia. Uczestnicy zrozumieją zasady działania technologii, ich możliwości i bariery, a także dowiedzą się, jak planować i wdrażać projekty AI w organizacji.

1. AI i Przemysł 5.0
   1. Ewolucja od Przemysłu 4.0 od 5.0
   2. Kluczowe koncepcje: IoT, Big Data i AI
   3. Dane jako paliwo dla innowacji
2. Praktyczna analiza danych i statystyka
   1. Zastosowania w nowoczesnej fabryce
      2.1.1. Wykrywanie związków i przyczyn
      2.1.2. Statystyczne sterowanie jakością procesów (SPC)
      2.1.3. Planowanie doświadczeń
   2. Interpretacja miar i wskaźników
   3. Korelacja i przyczynowość
3. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
   1. Predykcyjna i generatywna sztuczna inteligencja
   2. Bezpieczeństwo i kwestie etyczne
   3. Przegląd zastosowań przemysłowych
      1. Wsparcie AI na co dzień: podsumowania, wyszukiwanie, redagowanie, samokształcenie
      2. Predykcyjne utrzymanie ruchu
      3. Przewidywanie wyników procesu
      4. Wirtualny system pomiarowy (Soft Sensor)
      5. Generowanie danych i symulacja
      6. Inteligentne wyszukiwanie
      7. Projektowanie i prototypowanie (Generative Design) – krótkie wprowadzenie
4. Prowadzenie projektów i wdrażanie narzędzi AI
5. Generatywna AI – bliższe spojrzenie
   1. Modele podstawowe (Foundation Models)
   2. Duże modele językowe (LLM)
   3. Generowanie danych i obrazów: GAN, model dyfuzyjne
   4. Prompt engineering – wprowadzenie
   5. Ograniczenia generatywnej AI i jak je przezwyciężyć: RAG i grounding
6. Agenci AI

Godziny zajęć: 8:15 – 15:30

W ramach szkolenia zapewniamy:

• obszerne materiały szkoleniowe
• świadectwo ukończenia szkolenia
• przerwy kawowe i obiad (dla szkoleń stacjonarnych)

Forma szkolenia:

• online lub stacjonarnie
• forma danej edycji podana przy terminie szkolenia

W przypadku szkoleń online:

• zajęcia prowadzone na żywo w MS Teams
• kontakt z prowadzącym w czasie rzeczywistym

Wymagania:

• umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows
• Konto w serwisach ChatGpt, Gemini, Perplexity, NotebookLLM (nie jest wymagane konto płatne)

Cena regularna: 1545 zł netto (+23% VAT)

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-15%)*: 1313 zł netto (+23% VAT)

*-15% dla akademickich użytkowników Statistica z aktywnym serwisem StatSoft Polska

Ceny mogą ulec zmianie.