AI w działach Badań i Rozwoju - zastosowanie i optymalizacja w R&D

AI w działach Badań i Rozwoju - zastosowanie i optymalizacja w R&D

Opis szkolenia

W ostatnich dekadach rozwój sztucznej inteligencji (AI) osiągnął niebywałe tempo, stając się nie tylko polem akademickich badań, ale również kluczowym elementem innowacyjności w biznesie. W szczególności działy Badań i Rozwoju (R&D) korporacji na całym świecie odkrywają, jak narzędzia AI mogą zrewolucjonizować ich procesy, od automatyzacji rutynowych zadań po złożone analizy danych i modelowanie predykcyjne. AI, definiowane jako zdolność maszyn do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji, obejmuje technologie takie jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, a także rozpoznawanie wzorców i obrazów.

Stało się jasne, że AI nie jest już tylko narzędziem wspomagającym badania, ale fundamentem nowoczesnego podejścia do innowacji. Firmy, które efektywnie implementują AI w swoich działaniach B+R, zyskują znaczącą przewagę konkurencyjną, mogąc szybciej wprowadzać na rynek nowe produkty, usprawniać procesy i redukować koszty. Jednak wprowadzenie AI w dziale B+R wymaga nie tylko odpowiednich narzędzi, ale także specjalistycznej wiedzy i umiejętności.

Nasze szkolenie odpowiada na te potrzeby, dostarczając uczestnikom kompleksowej wiedzy na temat norm i standardów wykorzystania AI w działach Badań i Rozwoju. Uczestnicy nauczą się, jak projektować, wdrażać i nadzorować systemy AI, z uwzględnieniem etycznych i prawnych aspektów technologii. Szczególny nacisk położymy na normy i standardy, które są kluczowe dla każdej firmy stawiającej na innowacje technologiczne.

Cele szkolenia:

  • Zrozumienie podstawowych konceptów AI i ich aplikacji w B+R.
  • Poznanie najnowszych trendów i rozwiązań w dziedzinie AI stosowanej w badaniach.
  • Nabycie umiejętności w zakresie projektowania i implementacji projektów AI.
  • Zrozumienie norm i regulacji związanych z wykorzystaniem AI w działach B+R.
  • Rozwój umiejętności analizy i interpretacji danych przy użyciu narzędzi AI.

Grupa docelowa

Szkolenie jest przeznaczone dla menedżerów, inżynierów i analityków działających w sektorach Badań i Rozwoju, którzy pragną zintegrować technologie AI ze swoimi codziennymi operacjami. Idealni uczestnicy to osoby z przynajmniej podstawowym doświadczeniem w pracy na stanowiskach technicznych lub zarządzających, zainteresowane pogłębianiem wiedzy o nowoczesnych technologiach.

Program szkolenia

Dzień 1:

  1. Wprowadzenie do AI i jej znaczenie w dziale B+R
    • Definicje i kluczowe pojęcia
    • Przegląd technologii i narzędzi AI
    • Korzyści z implementacji AI w B+R
    • Przypadki użycia i sukcesy
    • Omówienie głównych wyzwań i rozwiązań
    • Dyskusja i sesja pytań
  2. Podstawy uczenia maszynowego i analizy danych
    • Teoria uczenia maszynowego
    • Typy algorytmów i ich zastosowania
    • Narzędzia do analizy danych
    • Praktyczne ćwiczenia z użyciem zestawów danych
    • Studia przypadku: Realne scenariusze zastosowania
    • Q&A i omówienie
  3. Zastosowanie AI w innowacjach produktowych
    • Przegląd metod i narzędzi
    • Integracja AI w procesie projektowania produktów
    • Case studies z różnych branż
    • Warsztaty praktyczne: Od pomysłu do prototypu
    • Analiza wyników i optymalizacja procesów
    • Sesja pytań i odpowiedzi
  4. Narzędzia AI do optymalizacji procesów B+R
    • Przegląd dostępnych narzędzi i platform
    • Praktyczne zastosowania w automatyzacji i efektywności
    • Demonstracja oprogramowania i narzędzi
    • Integracja systemów AI z istniejącymi rozwiązaniami
    • Warsztaty projektowe z wykorzystaniem narzędzi AI
    • Dyskusja na temat wyzwań i możliwości

Dzień 2:

  1. Etyka i odpowiedzialność w wykorzystaniu AI
    • Etyczne aspekty technologii AI
    • Odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez AI
    • Szkolenia z zakresu etyki dla zespołów technicznych
    • Case study: Etyczne dylematy w B+R
    • Warsztaty i scenariusze decyzyjne
    • Podsumowanie i sesja pytań
  2. Zaawansowane technologie i deep learning w R&D
    • Głębokie uczenie i jego zastosowania w B+R
    • Przykłady zastosowań sieci neuronowych
    • Narzędzia i biblioteki do deep learning
    • Praktyczne zastosowanie w analizie danych i modelowaniu
    • Warsztaty i ćwiczenia praktyczne
    • Dyskusja o przyszłości technologii deep learning w B+R
  3. Przyszłość AI w działach Badań i Rozwoju
    • Trendy i przyszłe kierunki rozwoju
    • Sposoby na utrzymanie konkurencyjności dzięki AI
    • Nowe możliwości biznesowe dzięki AI
    • Panel dyskusyjny z ekspertami branży
    • Streszczenie i kluczowe wnioski
    • Zamknięcie szkolenia i podsumowanie

Informacje podstawowe

Co dostajesz w standardzie?