Szkolenie AI w pracy działu R&D to praktyczny kurs wdrażania sztucznej inteligencji w innowacjach, analizie danych i automatyzacji procesów, z naciskiem na bezpieczeństwo, nowoczesne narzędzia AI oraz rozwój kompetencji przyszłości w zespołach badawczo-rozwojowych i produktowych
AI, GenAI, LLM - co warto wiedzieć, żeby skutecznie korzystać
Co AI potrafi dziś, a czego nie? - przykłady i ograniczenia
Porównanie modeli (ChatGPT, GPTs, Claude, Gemini, Mistral) - kiedy korzystać z którego?
Bezpieczeństwo informacji, prompt hygiene, prywatność i know-how w pracy z AI
Pisanie skutecznych promptów - zasady i szablony
Tworzenie dokumentów, planów, roadmap i analiz z pomocą AI
Analiza danych jakościowych i ilościowych w ChatGPT i Claude (CSV, PDF, Excel)
Podsumowania, raporty, rekomendacje, analiza opinii użytkowników
Czym są GPTs? – jak tworzyć własne wyspecjalizowane modele bez kodowania
Tworzenie własnego agenta AI” - krok po kroku
Sposoby testowania, udostępniania i zabezpieczania własnych GPTs
Praca z narzędziami typu no-code / low-code: zapoznanie z Make, Zapier, Notion AI
Przykłady automatyzacji procesów R&D
Analiza potrzeb użytkowników i budowanie person
Generowanie i ocena pomysłów - matryce decyzyjne i filtry
Scenariusze i prognozy - wykorzystanie AI do testowania hipotez
Symulacja wykorzystania AI na różnych etapach cyklu produktu:
analiza potrzeb i insightów
przygotowanie materiałów do komunikacji z zespołem / interesariuszami
wybór realnego wyzwania i stworzenie rozwiązania z pomocą AI
Przegląd trendów: co nas czeka w AI za 6–18 miesięcy
Kompetencje przyszłości w zespołach R&D
Jak wdrażać AI w zespole nietechnicznym - dobre praktyki
Plan wdrożeniowy AI do codziennej pracy zespołu - krok po kroku
Co z tego wdrażamy od razu, co testujemy, co odkładamy?
Narzędziownik: lista polecanych narzędzi i źródeł
Konsultacje 1:1 lub grupowe (do wyboru przez uczestników)
Ustalenie indywidualnych planów działania
Autorem szkolenia jest Marcin Wierzbiński
Analityk danych i badacz sztucznej inteligencji z doświadczeniem akademickim i komercyjnym.
Na co dzień wykłada na Uniwersytecie Warszawskim, a swoje kompetencje rozwijał również w międzynarodowych instytucjach badawczych, takich jak Instytut Maxa Plancka w Berlinie.
Specjalizuje się w uczeniu maszynowym, analizie danych na dużą skalę oraz bioinformatyce – w szczególności w przetwarzaniu i analizie danych genetycznych. Prowadzi praktyczne kursy z zakresu analizy danych i deep learningu, kładąc…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi