Artificial Intelligence Specialist - wdrażanie rozwiązań AI zgodnych z zasadami zrównoważonego rozwoju, ESG oraz Europejskiego Zielonego Ładu. Szkolenie kończące się egzaminem (kwalifikacje).

Grupa docelowa: Szkolenie skierowane jest do grup:

Usługa skierowana jest do osób dorosłych, zainteresowanych zdobyciem i rozwijaniem kompetencji w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji w kontekście transformacji cyfrowej i zielonej gospodarki.

• • osoby pracujące lub planujące rozwój zawodowy w obszarze nowych technologii, analizy danych, IT, marketingu, zarządzania lub innowacji,
  • pracownicy mikro, małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP), w tym kadra zarządzająca oraz osoby odpowiedzialne za wdrażanie nowych rozwiązań technologicznych,
  • osoby planujące zmianę ścieżki zawodowej lub podniesienie kwalifikacji w kierunku zawodów przyszłości związanych z AI i zieloną transformacją,
  • osoby zainteresowane tematyką zrównoważonego rozwoju, ESG oraz efektywności zasobowej w działalności zawodowej.

Kwalifikacje:

Usługa prowadzi do uzyskania kwalifikacji Specjalista ds. sztucznej inteligencji w zakresie zrównoważonego rozwoju, nadawanej przez międzynarodowy podmiot certyfikujący.

Zakres realizowanej usługi obejmuje wybrany obszar tej kwalifikacji, koncentrujący się na zagadnieniach związanych z projektowaniem, wdrażaniem i monitorowaniem systemów sztucznej inteligencji w organizacji, w tym przygotowaniem i przetwarzaniem danych, optymalizacją modeli AI, analizą ich działania oraz uwzględnianiem aspektów etycznych, środowiskowych i efektywności zasobowej.

Sposób Walidacji/egzamin

test teoretyczny

obserwacja w warunkach symulowanych

Czas oczekiwania na wynik walidacji oraz dokument certyfikacyjny wynosi do 8 dni roboczych od dnia egzaminu.

Realizacja szkolenia: 5-6.12.2026 r.

Oczekiwanie na wynik walidacji oraz dokument - do 16.12.2026 r.

Szczegółowe zasady walidacji efektów uczenia się

Test teoretyczny trwa ok. 30 minut i jest realizowany jednocześnie przez wszystkich uczestników. Sprawdza wiedzę z zakresu AI, danych, Green AI, ESG, GOZ, efektywności zasobowej, bezpieczeństwa danych i odpowiedzialnego wykorzystania technologii.

Obserwacja w warunkach symulowanych trwa ok. 60 minut. Uczestnicy wykonują krótkie zadanie praktyczne według jednolitego scenariusza, indywidualnie lub w małych zespołach. Osoba walidująca ocenia każdego uczestnika odrębnie na podstawie arkusza/listy kontrolnej, obejmującej m.in. analizę danych, dobór rozwiązania AI, uwzględnienie parametrów środowiskowych, optymalizację procesu/modelu oraz przedstawienie rekomendacji.

Przy grupie maksymalnie 20 osób organizacja walidacji umożliwia udział każdego uczestnika w obu częściach, ponieważ test odbywa się równolegle, a obserwacja dotyczy krótkiego zadania ocenianego według ujednoliconych kryteriów. Warunkiem zaliczenia jest uzyskanie min. 70% z testu oraz min. 70% spełnionych kryteriów obserwacji. Pozytywny wynik stanowi podstawę do wydania certyfikatu.

Powiązanie z RSI 2030

Usługa wpisuje się w założenia Regionalnej Strategii Innowacji Województwa Śląskiego 2030, w szczególności w obszar transformacji cyfrowej i zielonej gospodarki, poprzez rozwój kompetencji w zakresie projektowania i wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

Szkolenie wspiera rozwój kompetencji związanych z wykorzystaniem technologii cyfrowych w sposób odpowiedzialny, efektywny zasobowo oraz zgodny z zasadami zrównoważonego rozwoju. Uczestnicy nabywają umiejętności pozwalające na optymalizację procesów biznesowych, redukcję zużycia zasobów oraz wdrażanie rozwiązań wspierających transformację przedsiębiorstw w kierunku gospodarki niskoemisyjnej i innowacyjnej.

Usługa przyczynia się do wzmacniania potencjału regionu w obszarze nowoczesnych technologii, w tym sztucznej inteligencji, jako elementu wspierającego rozwój inteligentnych specjalizacji oraz zielonej transformacji gospodarki.

Powiązanie z PRT Województwa Śląskiego 2019–2030

Usługa wpisuje się w kluczowe obszary technologiczne wskazane w Programie Rozwoju Technologii Województwa Śląskiego:

Obszar 4 – Technologie informacyjne i telekomunikacyjne:

4.2.5 Technologie data mining – szkolenie obejmuje analizę i przetwarzanie danych wykorzystywanych w modelach AI

4.4 Modelowanie i symulacje procesów i zjawisk – uczestnicy projektują i analizują działanie modeli AI oraz ich wpływ na procesy organizacyjne

4.7.10 Technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego – kluczowy zakres usługi obejmuje tworzenie, optymalizację i wdrażanie modeli AI

Obszar 3 – Technologie dla środowiska:

3.3.1 Technologie zapobiegania powstawaniu odpadów (GOZ) – zastosowanie AI w optymalizacji procesów i ograniczaniu nadmiarowych zasobów

3.3.2 Technologie odzysku i recyklingu – wykorzystanie AI w analizie danych i wspieraniu efektywnego zarządzania zasobami

3.6.1 Systemy monitorowania i prognozowania stanu i jakości środowiska – zastosowanie AI w analizie danych środowiskowych i wspieraniu decyzji

Usługa łączy rozwój kompetencji cyfrowych z aspektami środowiskowymi, wspierając wdrażanie technologii sztucznej inteligencji w sposób zgodny z zasadami efektywności zasobowej, gospodarki obiegu zamkniętego oraz odpowiedzialnego zarządzania środowiskiem.

Warunki organizacyjne:

Szkolenie realizowane jest w formie stacjonarnej, w grupie maksymalnie do 20 osób, z przewagą zajęć praktycznych.

Każdy uczestnik ma zapewnione samodzielne stanowisko pracy wyposażone w komputer lub laptop z dostępem do Internetu oraz niezbędnym oprogramowaniem i narzędziami wykorzystywanymi w trakcie szkolenia, w tym narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji (m.in. środowiska no-code/low-code, narzędzia do analizy danych, platformy AI).

Sala szkoleniowa wyposażona jest w:

stanowiska komputerowe lub możliwość pracy na sprzęcie własnym uczestnika,

projektor multimedialny lub ekran,

dostęp do sieci Internet o parametrach umożliwiających pracę z narzędziami online,

materiały szkoleniowe w formie elektronicznej.

Szkolenie prowadzone jest z wykorzystaniem metod aktywizujących, takich jak warsztat, ćwiczenia praktyczne, analiza przypadków, praca indywidualna i zespołowa oraz symulacje.

Usługa realizowana jest w godzinach zegarowych.

Przerwy, walidacja/egzamin wliczone są w czas trwania usługi.

DZIEŃ 1 – AI, dane i modele w kontekście efektywności zasobowej

(9:00–17:00 | 8h: 3h teoria / 4h praktyka / 1h przerwa)

1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w zielonej transformacji

(9:00–10:30 | 1,5h)

• • Rola AI w transformacji niskoemisyjnej i cyfrowej gospodarki
  • Rodzaje algorytmów uczenia maszynowego i ich zastosowania w optymalizacji procesów
  • Wpływ modeli AI na zużycie energii, zasobów i emisję danych
  • AI jako narzędzie wspierające realizację strategii ESG i Europejskiego Zielonego Ładu

Forma: teoria + analiza case

2. Dane w AI – przygotowanie danych (w tym danych środowiskowych i redukcja nadmiarowych zbiorów)

(10:30–12:00 | 1,5h)

• • Znaczenie jakości danych w kontekście wydajności modeli i ograniczania zużycia zasobów
  • Czyszczenie, normalizacja i redukcja danych (minimalizacja redundancji)
  • Optymalizacja zbiorów danych pod kątem efektywności przetwarzania
  • Zarządzanie danymi zgodnie z zasadami bezpieczeństwa i odpowiedzialności

Ćwiczenie: przygotowanie datasetu

Forma: teoria + praktyka

3. Tworzenie modeli AI z uwzględnieniem efektywności energetycznej

(12:00–13:00 | 1h)

• • Budowa modelu AI w środowisku AutoML / no-code
  • Dobór algorytmu w kontekście efektywności zasobowej
  • Wprowadzenie do koncepcji „Green AI”

Ćwiczenie: stworzenie modelu AI

Forma: praktyka

Przerwa (13:00–14:00)

4. Optymalizacja modeli AI, redukcja śladu węglowego oraz wskaźniki efektywności środowiskowej

(14:00–15:30 | 1,5h)

• • Parametry modeli i ich wpływ na wydajność
  • Optymalizacja modeli pod kątem zużycia energii i zasobów
  • Redukcja nadmiarowych danych i obliczeń
  • Analiza kompromisu: skuteczność vs. efektywność

Ćwiczenie: optymalizacja modelu

Forma: teoria + praktyka

5. Zastosowanie AI w organizacji w kontekście ESG i GOZ

(15:30–17:00 | 1,5h)

• • AI w optymalizacji procesów biznesowych
  • Automatyzacja a ograniczenie zużycia zasobów
  • Integracja AI z procesami organizacji
  • Identyfikacja obszarów zastosowania AI w przedsiębiorstwie

Ćwiczenie: analiza zastosowań AI

Forma: warsztat

DZIEŃ 2 – Odpowiedzialne wdrażanie i monitoring AI

(8:00–16:00 | 8h: 2h teoria / 3,5h praktyka / 1h przerwa / 1,5h egzamin)

1. Etyka, odpowiedzialność i bezpieczeństwo AI

(8:00–9:30 | 1,5h)

• • Etyka AI i przeciwdziałanie biasowi algorytmicznemu
  • Odpowiedzialne wykorzystanie danych
  • Wpływ AI na organizację i społeczeństwo
  • Podstawowe regulacje i dobre praktyki

Ćwiczenie: analiza przypadków

Forma: teoria + warsztat

2. Monitoring modeli AI oraz raportowanie ich wpływu środowiskowego

(9:30–11:30 | 2h)

• • Metryki działania modeli (skuteczność, błędy)
  • Identyfikacja problemów w działaniu systemów AI
  • Analiza wyników i wprowadzanie usprawnień
  • Optymalizacja działania modeli

Ćwiczenie: analiza modelu

Forma: praktyka

3. Projektowanie rozwiązań AI w organizacji

(11:30–13:00 | 1,5h)

• • Planowanie wdrożenia AI w przedsiębiorstwie
  • Dopasowanie rozwiązań AI do procesów biznesowych
  • Optymalizacja procesów z wykorzystaniem AI
  • Odpowiedzialne projektowanie rozwiązań

Ćwiczenie: opracowanie koncepcji rozwiązania AI

Forma: warsztat

Przerwa (13:00–14:00)

4. Kompetencje społeczne w pracy z AI

(14:00–14:30 | 0,5h)

• • Komunikacja w projektach AI
  • Współpraca zespołowa
  • Adaptacja do zmian technologicznych
  • Rozwój kompetencji w obszarze AI

Ćwiczenie: praca zespołowa

Forma: warsztat

5. Walidacja/egzamin

(14:30–16:00 | 1,5h)

Materiały przekazywane w trakcie szkolenia

notes, długopis, skrypt, prezentacja

laptopy - udostępniane na czas trwania szkolenia

Dostępność i walidacja: Zapewniamy równy dostęp do usługi. Na zgłoszenie uczestnika uzgadniamy równoważne formy materiałów i walidacji efektów (np. większa czcionka, alternatywny sposób prezentacji wyników) bez obniżania kryteriów i progów zaliczenia.

Kontakt: Koordynator ds. dostępności – Magdalena Kudzia, m.kudzia@change.info.pl, 574 454 645 (potwierdzenie do 2 dni roboczych).

Podstawa zwolnienia z VAT:

Zwolnienie na podstawie § 3 ust. 1 pkt 14 Rozporządzenia Ministra Finansów w sprawie zwolnień od podatku od towarów i usług, w przypadku usług kształcenia zawodowego lub przekwalifikowania zawodowego finansowanych w co najmniej 70% ze środków publicznych