Szkolenie: Projektowanie, budowa i wdrażanie autonomicznych agentów AI w celu optymalizacji procesów biznesowych i osiągania celów zrównoważonego rozwoju.
Szkolenie: Projektowanie, budowa i wdrażanie autonomicznych agentów AI w celu optymalizacji procesów biznesowych i osiągania celów zrównoważonego rozwoju.
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaEkologia i rolnictwo / Ochrona środowiska
- Grupa docelowa usługi
Osoby dorosłe (w tym pracownicy i kadra zarządzająca), posiadające już podstawową wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji i programowania, chcące poszerzyć swoje kwalifikacje w tworzeniu i implementacji autonomicznych agentów AI w kontekście zrównoważonego rozwoju.
- Minimalna liczba uczestników4
- Maksymalna liczba uczestników12
- Data zakończenia rekrutacji02-12-2026
- Forma prowadzenia usługistacjonarna
- Podstawa uzyskania wpisu do BURCertyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Usługa przygotowuje uczestnika do samodzielnego projektowania i wdrażania autonomicznych agentów AI wspierających konkretne procesy zielonej transformacji w przedsiębiorstwie, w szczególności monitorowanie i optymalizację zużycia energii, wody i surowców, identyfikowanie źródeł powstawania odpadów, wspieranie segregacji i ponownego wykorzystania materiałów oraz ograniczanie emisji i śladu środowiskowego procesów.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
| Uczestnik identyfikuje możliwości wykorzystania autonomicznych agentów AI do monitorowania i ograniczania zużycia zasobów w przedsiębiorstwie | identyfikuje co najmniej trzy rodzaje danych środowiskowych dotyczących energii, wody, materiałów lub odpadów | Test teoretyczny |
| przyporządkowuje dane środowiskowe do odpowiedniego procesu przedsiębiorstwa | Test teoretyczny | |
| wskazuje co najmniej dwa obszary możliwej poprawy efektywności zasobowej | Test teoretyczny | |
| rozróżnia monitoring danych od automatycznej analizy i generowania rekomendacji przez agenta AI | Test teoretyczny | |
| Uczestnik projektuje logikę działania agenta AI wspierającego poprawę efektywności energetycznej procesu | określa dane dotyczące zużycia energii niezbędne do działania agenta | Obserwacja w warunkach symulowanych |
| definiuje parametr lub wskaźnik zużycia energii | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| określa wartość referencyjną lub próg zużycia | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| projektuje regułę identyfikowania przekroczenia przyjętego poziomu zużycia | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| projektuje reakcję agenta obejmującą wygenerowanie rekomendacji ograniczenia zużycia energii | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| Uczestnik wykorzystuje agenta AI do identyfikowania nieefektywności w zużyciu materiałów i surowców | identyfikuje dane dotyczące zużycia materiałów w analizowanym procesie | Obserwacja w warunkach symulowanych |
| wskazuje etap procesu charakteryzujący się zwiększonym zużyciem lub stratami materiałowymi | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| konfiguruje regułę identyfikowania nieefektywności | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| formułuje co najmniej dwa działania ograniczające zużycie materiałów | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| określa parametr umożliwiający monitorowanie efektów zastosowanego działania | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| Uczestnik wykorzystuje agenta AI do monitorowania powstawania odpadów i wspierania działań zgodnych z gospodarką o obiegu zamkniętym | identyfikuje dane dotyczące ilości i rodzaju powstających odpadów | Obserwacja w warunkach symulowanych |
| wskazuje źródło lub etap procesu generujący największą ilość odpadów | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| konfiguruje regułę wykrywania zwiększonego poziomu powstawania odpadów | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| wskazuje co najmniej dwa działania ograniczające powstawanie odpadów | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| identyfikuje możliwość ponownego wykorzystania lub odzysku wybranego materiału | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| Uczestnik analizuje wyniki działania agenta AI pod kątem poprawy efektywności środowiskowej procesu | interpretuje wyniki analizy danych środowiskowych | Obserwacja w warunkach symulowanych |
| porównuje wartości zużycia wybranego zasobu | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| identyfikuje zmianę poziomu zużycia | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| określa możliwość dalszej redukcji zużycia zasobów lub ilości odpadów | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| formułuje wniosek dotyczący wpływu rozwiązania na efektywność zasobową procesu | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| Uczestnik projektuje i konfiguruje autonomicznego agenta AI wspierającego wybrany proces zarządzania środowiskowego | określa konkretny problem środowiskowy | Obserwacja w warunkach symulowanych |
| dobiera źródło danych odpowiednie do analizowanego problemu | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| określa wskaźnik środowiskowy podlegający monitorowaniu | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| konfiguruje logikę działania agenta | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| uruchamia rozwiązanie na przygotowanym zbiorze danych | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| interpretuje wynik i przedstawia rekomendację ograniczenia zużycia zasobów lub ilości odpadów | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| Stosuje kompetencje środowiskowe zgodne z GreenComp i ESCO w analizie procesów oraz projektowaniu rozwiązań zasobooszczędnych z wykorzystaniem agentów AI | identyfikuje wskaźniki środowiskowe dotyczące zużycia energii, wody, materiałów, emisji lub odpadów | Obserwacja w warunkach symulowanych |
| interpretuje wartości wybranych wskaźników środowiskowych i ocenia wpływ analizowanego procesu na środowisko | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| identyfikuje źródła emisji oraz obszary nadmiernego zużycia zasobów | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| wskazuje działania służące redukcji emisji, ograniczeniu zużycia zasobów lub zmniejszeniu ilości odpadów | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| projektuje sposób wykorzystania agenta AI do monitorowania wybranego wskaźnika środowiskowego | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| formułuje rekomendacje dotyczące poprawy efektywności środowiskowej i zasobowej analizowanego procesu | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| uzasadnia zgodność zaproponowanych działań z zasadami efektywnego gospodarowania zasobami i ograniczania negatywnego wpływu na środowisko | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| Uczestnik komunikuje wyniki analizy środowiskowej uzyskanej z wykorzystaniem agenta AI | przedstawia wyniki w sposób zrozumiały dla odbiorcy | Obserwacja w warunkach symulowanych |
| wyjaśnia zależność pomiędzy zidentyfikowaną nieefektywnością a zużyciem zasobów | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| przedstawia działania służące ograniczeniu negatywnego wpływu procesu na środowisko | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| odpowiada na pytania dotyczące sposobu działania zaprojektowanego rozwiązania | Obserwacja w warunkach symulowanych | |
| Efektywnie komunikuje się w zespole stosując zaawansowane techniki komunikacji interpersonalnej | aktywnie słucha członków zespołu | Obserwacja w warunkach symulowanych |
| formułuje jasne i precyzyjne komunikaty dotyczące realizowanego zadania | Obserwacja w warunkach symulowanych |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje niewłączone do ZSK
Uznane kwalifikacje
Informacje
- Nazwa Podmiotu prowadzącego walidacjęFUNDACJA MY PERSONALITY SKILLS
- Nazwa Podmiotu certyfikującegoFUNDACJA MY PERSONALITY SKILLS
Program
Program
Powiązanie z Regionalną Strategią Innowacji Województwa Śląskiego 2030 (RIS):
Inteligentna Specjalizacja: Zielona gospodarka
- gospodarowanie zasobami;
- efektywność energetyczna i materiałowa;
- ograniczanie powstawania odpadów;
- gospodarka o obiegu zamkniętym;
- technologie wspomagające zarządzanie środowiskiem;
- środowiskowe technologie informacyjne.
Inteligentna Specjalizacja: Technologie informacyjne i komunikacyjne (ICT)
- technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Powiązanie z Programem Rozwoju Technologii (PRT):
- 3.6 – Technologie zarządzania środowiskiem – główne powiązanie;
- 4.2 – Technologie informacyjne – powiązanie uzupełniające;
- 3.3 – Technologie gospodarowania odpadami – powiązanie uzupełniające;
- 4.7 – Technologie ICT wspierające Przemysł 4.0 – powiązanie w zakresie analizy danych procesowych i automatyzacji monitoringu.
Bezpośrednie powiązanie usługi z PRT i RSI
W ramach usługi agenci AI są wykorzystywani jako środowiskowe technologie informacyjne służące do gromadzenia, analizowania i monitorowania danych dotyczących zużycia energii, wody, materiałów i powstawania odpadów.
Projektowane rozwiązania służą identyfikowaniu nieefektywności zasobowej, poprawie efektywności energetycznej i materiałowej oraz wspieraniu działań z zakresu gospodarki o obiegu zamkniętym.
Uczestnicy projektują i konfigurują agentów AI realizujących konkretne zadania z zakresu zarządzania środowiskowego oraz określają mierzalne wskaźniki pozwalające ocenić efekty ich zastosowania.
Moduł I. Technologie informacyjne i AI w zarządzaniu środowiskowym
- rola technologii informacyjnych w zarządzaniu środowiskowym;
- źródła danych środowiskowych w przedsiębiorstwie;
- dane dotyczące zużycia energii, wody i materiałów;
- dane dotyczące ilości i rodzaju odpadów;
- wskaźniki efektywności energetycznej i materiałowej;
- identyfikowanie procesów o wysokim zużyciu zasobów;
- normy środowiskowe i regulacje (ISO 140001, ISO 50001, GHG Protocol)
- zastosowanie autonomicznych agentów AI w monitoringu środowiskowym.
Moduł II. Agent AI do monitorowania i optymalizacji zużycia energii
- identyfikowanie parametrów energetycznych procesu;
- określanie danych wejściowych;
- wartości referencyjne i progi zużycia;
- identyfikowanie przekroczeń i nieefektywności;
- projektowanie reguł działania agenta;
- generowanie rekomendacji ograniczających zużycie energii;
- testowanie rozwiązania na przykładowych danych energetycznych.
Moduł III. Agent AI w efektywności materiałowej i surowcowej
- identyfikowanie materiałochłonnych etapów procesu;
- analiza zużycia materiałów i surowców;
- identyfikowanie strat materiałowych;
- projektowanie reguł wykrywania nieefektywności;
- wykorzystanie danych historycznych;
- generowanie rekomendacji ograniczenia zużycia;
- określanie wskaźników efektywności materiałowej.
Moduł IV. AI w gospodarce odpadami i gospodarce o obiegu zamkniętym
- identyfikowanie źródeł powstawania odpadów;
- monitoring ilości i rodzaju odpadów;
- klasyfikacja danych dotyczących odpadów;
- wykrywanie zwiększonego poziomu powstawania odpadów;
- projektowanie reguł alarmowych;
- identyfikowanie możliwości ograniczenia powstawania odpadów;
- ponowne wykorzystanie materiałów;
- segregacja, odzysk i założenia gospodarki o obiegu zamkniętym.
Moduł V. Projektowanie i konfiguracja autonomicznego agenta AI dla procesu środowiskowego
- identyfikacja konkretnego problemu środowiskowego;
- określenie celu działania agenta;
- wybór danych wejściowych;
- określenie wskaźnika środowiskowego;
- projektowanie przepływu danych i reguł decyzyjnych;
- konfiguracja agenta;
- testowanie rozwiązania;
- interpretacja wyników;
- przygotowanie rekomendacji ograniczenia zużycia zasobów lub ilości odpadów;
- ocena potencjalnego efektu środowiskowego rozwiązania.
Moduł VI. Walidacja
Walidacja obejmuje następujące metody:
- Test teoretyczny – test pisemny, jednokrotnego wyboru składający się z 40 pytań, aby uzyskać wynik pozytywny należy mieć minimum 12 punktów ( 30%)..
- Obserwacja w warunkach symulowanych - ocena pracy kandydata przez walidatora podczas wykonywania zadań zgodnych z opisanymi efektami uczenia się w symulowanym środowisku pracy. Obserwacja może być uzupełniana o wywiad spontaniczny lub ustrukturyzowany.
Wynik walidacji znany jest w dniu jej przeprowadzenia, tj. ostatni dzień usługi.Certyfikat wydawany jest w ostatnim dniu szkolenia.
Warunki organizacyjne: W celu osiągnięcia maksymalizacji efektów szkolenia, grupa uczestników powinna wynosić minimum 4 osoby. Realizacja zadań i ćwiczeń będzie przeprowadzona w taki sposób, aby stopniowo narastał ich stopień trudności, ale ich realizacja była w zasięgu możliwości uczestników.
Każdy uczestnik powinien posiadać podstawową umiejętność obsługi komputera.
Organizator szkolenia dostarcza sprzęt komputerowy w liczbie 1szt/os. oraz licencje niezbędne do przeprowadzenia szkolenia.
Zajęcia teoretyczne 3h 30 minut, zajęcia praktyczne 7h , walidacja 1h 30 minut i przerwy 2h.
Przerwy wliczają się w czas trwania usługi. Przerwy ustalane będą z uczestnikami.
Warunkiem uzyskania zaświadczenia jest uczestnictwo w co najmniej 80% zajęć usługi rozwojowej oraz zaliczenie zajęć w formie testu.
Po pozytywnym zdaniu egzaminu uczestnik otrzymuje certyfikat potwierdzający nabycie kwalifikacji „Specjalista ds. budowy agentów AI z elementami zrównoważonego rozwoju”.
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat | Typ aktywności | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat 1 z 14 Moduł I. Technologie informacyjne i AI w zarządzaniu środowiskowym | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Marcin Janowski | Data realizacji zajęć 03-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 10:00 | Liczba godzin 02:00 |
Przedmiot / temat 2 z 14 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 03-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:00 | Godzina zakończenia 10:15 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 3 z 14 Moduł II. Agent AI do monitorowania i optymalizacji zużycia energii | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Marcin Janowski | Data realizacji zajęć 03-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:15 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 01:45 |
Przedmiot / temat 4 z 14 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 03-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 12:30 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 5 z 14 Moduł III. Agent AI w efektywności materiałowej i surowcowej | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Marcin Janowski | Data realizacji zajęć 03-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:30 | Godzina zakończenia 14:00 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 6 z 14 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 03-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:00 | Godzina zakończenia 14:15 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 7 z 14 Moduł III. Agent AI w efektywności materiałowej i surowcowej | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Marcin Janowski | Data realizacji zajęć 03-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:15 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 00:45 |
Przedmiot / temat 8 z 14 Moduł IV. AI w gospodarce odpadami i gospodarce o obiegu zamkniętym | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Marcin Janowski | Data realizacji zajęć 04-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 09:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 9 z 14 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 04-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:30 | Godzina zakończenia 09:45 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 10 z 14 Moduł V: Projekt Koncepcyjny | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Marcin Janowski | Data realizacji zajęć 04-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:45 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 02:15 |
Przedmiot / temat 11 z 14 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 04-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 12:30 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 12 z 14 Moduł V. Projektowanie i konfiguracja autonomicznego agenta AI dla procesu środowiskowego | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Marcin Janowski | Data realizacji zajęć 04-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:30 | Godzina zakończenia 13:15 | Liczba godzin 00:45 |
Przedmiot / temat 13 z 14 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 04-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 13:15 | Godzina zakończenia 13:30 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 14 z 14 - | Typ aktywności Walidacja | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 04-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 13:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 01:30 |
Podsumowanie
| Rodzaj godzin | Liczba godzin |
|---|---|
Rodzaj godzin Suma godzin zegarowych usługi | Liczba godzin 14:00 |
Rodzaj godzin w tym suma godzin zajęć | Liczba godzin 10:30 |
Rodzaj godzin w tym suma godzin walidacji | Liczba godzin 01:30 |
Rodzaj godzin w tym suma przerw | Liczba godzin 02:00 |
Rodzaj godzin Suma godzin dydaktycznych bez przerw | Liczba godzin 16:00 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 5 250,00 PLN |
Podmiot uprawniony do zwolnienia z VAT na podstawie art. 113 ust. 1 ustawy o VAT ze względu na wartość sprzedaży | |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 5 250,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 375,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 375,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt walidacji brutto | Cena 125,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt walidacji netto | Cena 125,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt certyfikowania brutto | Cena 125,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt certyfikowania netto | Cena 125,00 PLN |
Liczba godzin usługi
| Rodzaj godzin | Liczba godzin |
|---|---|
Rodzaj godzin Liczba godzin zegarowych usługi | Liczba godzin 14:00 |
Prowadzący
Prowadzący
Marcin Janowski
Ostatnia aktualizacja wiedzy na temat zastosowania SZTUCZNEJ INTELIGENCJI - 2024 r. Aktualizacja wiedzy dotyczącej ZIELONEJ GOSPODARKI I ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU marzec 2025 r
Prowadzący posiada doświadczenie zawodowe zdobyte nie wcześniej niż 5 lat przed datą publikacji usługi w BUR
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Uczestnikom zostaną przekazane materiały dydaktyczne w postaci prezentacji PowerPoint wysłanej na adres mailowy, notes + długopis, ankiety oraz testy.
Na czas szkolenia dostawca usługi zapewnia sprzęt komputerowy.
Warunki uczestnictwa
Osoby pełnoletnie zamieszkałe i pracujące na terenie całej Polski
Informacje dodatkowe
Dla wszystkich uczestników usługi rozwojowej, którzy otrzymają dofinansowanie na poziome co najmniej 70% zostanie wystawiona faktura zwolniona z VAT na podstawie § 3 ust. 1 pkt 14 Rozporządzenia Ministra Finansów z dnia 20 grudnia 2013 r. w sprawie zwolnień od podatku od towarów i usług oraz warunków stosowania tych zwolnień (tekst jednolity: Dz. U. z 2025 r. poz. 832)
Uczestnicy usługi dokonując zapisu na usługę oświadczają, że usługa rozwojowa odbywa się poza godzinami pracy lub w dni wolne od pracy osoby biorącej udział w usłudze.
Organizator zapewnia dostępność osobom ze szczególnymi potrzebami podczas realizacji usług rozwojowych zgodnie z Ustawą z dnia 19 lipca 2019 r. o zapewnianiu dostępności osobom ze szczególnymi potrzebami (Dz.U. 2022 poz. 2240) oraz „Standardami dostępności dla polityki spójności 2021-2027”.
W przypadku potrzeby zapewnienia specjalnych udogodnień prosimy o kontakt pod numerem 606 761 294 lub mailem na magdalenahorab@gazeta.pl przed zapisem na usługę!
Adres
Adres
Udogodnienia w miejscu realizacji usługi
- Wi-fi