An AI Assistant on Your Company Knowledge, Without Code Κομμάτι εκπαίδευσης

Aυτή η ζωντανή εκπαίδευση με διδάσκοντα στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς AI και προγραμματιστές λογισμικού, από αρχικό έως ενδιάμεσο επίπεδο, που επιθυμούν να αποκτήσουν μια θεμελιώδη κατανόηση των αρχών και πρακτικών της Μηχανικής Τεχνητής Νοημοσύνης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοούν τις βασικές έννοιες και τεχνολογίες που υποστηρίζουν την Τεχνητή Νοημοσύνη και τη Μάθηση Μηχανής.
• Υλοποιούν βασικά μοντέλα μάθησης μηχανής χρησιμοποιώντας τα TensorFlow και PyTorch.
• Εφαρμόζουν τεχνικές AI για την επίλυση πρακτικών προβλημάτων στον προγραμματισμό λογισμικού.
• Διαχειρίζονται και συντηρούν έργα AI ακολουθώντας τις βέλτιστες πρακτικές της Μηχανικής Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Αναγνωρίζουν τα ηθικά ζητήματα και τις ευθύνες που συνδέονται με την ανάπτυξη συστημάτων AI.

Το δίημερο αυτό πρόγραμμα με πρακτική εφαρμογή εξοπλίζει τους συμμετέχοντες με δεξιότητες για την αποτελεσματική, ασφαλή και συνεπή χρήση εργαλείων Γενετικής Τέχνης (GenAI) σε τεχνικά και λειτουργικά έργα. Η εκπαίδευση εστιάζει στη μεταμόρφωση της Τέχνης στη μία αξιόπιστη καθημερινή βοηθό για τη σύνταξη και βελτίωση τεκμηρίωσης, τη δομική οργάνωση απαιτήσεων, την επιτάχυνση της ανάλυσης και των αναφορών, την υποστήριξη στην επίλυση προβλημάτων και την ρευστοποίηση της επικοινωνίας μεταξύ διαφορετικών τομέων. Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν ελεγχόμενες προσεγγίσεις προώθησης (prompting), τεχνικές επαλήθευσης για τη μείωση σφαλμάτων και «παραιρέσεων» (hallucinations), καθώς και ελαφριές πρακτικές διακυβέρνησης για την προστασία εμπιστευτικών πληροφοριών και πνευματικών δικαιωμάτων. Ο κύκλος επιμόρφωσης έχει σχεδιαστεί να παράγει άμεσα χρησιμοποιήσιμα πρότυπα, ροές εργασιών και μια αναπαραγώγιμη προσέγγιση για την εργασία με υποστήριξη Τέχνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) στο Ελλάδα απευθύνεται σε επαγγελματίες AI και προγραμματιστές λογισμικού μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν ευφυείς εφαρμογές χρησιμοποιώντας AI και ML.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις προηγμένες έννοιες και τεχνολογίες πίσω από την AI και το ML.
• Να αναλύουν και να οπτικοποιούν δεδομένα για την ανάπτυξη μοντέλων AI/ML.
• Να κατασκευάζουν, να εκπαιδεύουν και να αναπτύσσουν αποτελεσματικά μοντέλα AI/ML.
• Να δημιουργούν ευφυείς εφαρμογές που μπορούν να επιλύουν προβλήματα του πραγματικού κόσμου.
• Να αξιολογούν τις ηθικές επιπτώσεις των εφαρμογών AI σε διάφορους κλάδους.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μετάδοση, απευθύνεται σε οποιονδήποτε επιθυμεί να διασφαλίσει ότι ο οργανισμός του είναι συμμορφωμένος, ελαχιστοποιεί τους κινδύνους και ενδυναμώνει το ανθρώπινο δυναμικό του ώστε να αξιοποιεί την TN με ασφάλεια και δεοντολογία.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τον τρόπο λειτουργίας των συστημάτων TN και τις πιθανές εφαρμογές τους.
• Να αναγνωρίζουν τους κινδύνους και τους περιορισμούς που σχετίζονται με τα συστήματα TN.
• Να τηρούν τις σχετικές νομικές και δεοντολογικές απαιτήσεις.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν μια θεμελιώδη κατανόηση των ευφυών εφαρμογών και του τρόπου εφαρμογής τους σε διάφορους κλάδους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν την ιστορία, τις αρχές και τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης.
• Να αναγνωρίζουν και να εφαρμόζουν διαφορετικούς αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.
• Να διαχειρίζονται και να αναλύουν δεδομένα αποτελεσματικά για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
• Να αναγνωρίζουν τις πρακτικές εφαρμογές και τους περιορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης σε διαφορετικούς τομείς.
• Να συζητούν τα ηθικά ζητήματα και τις κοινωνικές επιπτώσεις της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή, στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς και επαγγελματίες ΤΝ μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τις λεπτομέρειες των ευφυών εφαρμογών και να τις αξιοποιήσουν για την επίλυση σύνθετων, πραγματικών προβλημάτων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να υλοποιούν και να αναλύουν αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης.
• Να εφαρμόζουν μηχανική μάθηση σε κλίμακα σε περιβάλλον κατανεμημένης υπολογιστικής.
• Να σχεδιάζουν και να εκτελούν μοντέλα ενισχυτικής μάθησης για λήψη αποφάσεων.
• Να αναπτύσσουν προηγμένα συστήματα NLP για κατανόηση φυσικής γλώσσας.
• Να χρησιμοποιούν τεχνικές υπολογιστικής όρασης για ανάλυση εικόνας και βίντεο.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικά ζητήματα στην ανάπτυξη και εφαρμογή συστημάτων ΤΝ.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές λογισμικού αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν για τη Milvus και τις πρακτικές εφαρμογές της σε διάφορα σενάρια τεχνητής νοημοσύνης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα χαρακτηριστικά της Milvus.
• Να υλοποιούν βάσεις δεδομένων διανυσμάτων σε διαφορετικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
• Να εκτελούν αναζητήσεις ομοιότητας με υψηλή ακρίβεια και ταχύτητα.
• Να εφαρμόζουν τη Milvus σε πραγματικές προκλήσεις τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές λογισμικού αρχικού έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να εφαρμόζουν το Pinecone σε διάφορα σενάρια ΤΝ, από την ομαδοκεντρική αναζήτηση έως την εξατομίκευση.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• Κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα χαρακτηριστικά του Pinecone.
• Εφαρμόζουν βασιλικές δομές δεδομένων σε διάφορες εφαρμογές ΤΝ.
• Διενεργούν αναζητήσεις ομοιότητας με υψηλή ακρίβεια και ταχύτητα.
• Εφαρμόζουν το Pinecone σε πραγματικές προκλήσεις ΤΝ.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) γίνεται γρήγορα η βάση του σύγχρονου διαχείρισης προϊόντος — μεταμορφώνοντας τον τρόπο με τον οποίο ανακαλύπτουμε τις ανάγκες των πελατών, ορίζουμε λύσεις και λαμβάνουμε αποφάσεις. Όπως η ηλεκτρική ενέργεια επανάσχεσε την βιομηχανία, η Τεχνητή Νοημοσύνη διαμορφώνει ξανά τον τρόπο με τον οποίο κατασκευάζονται, επικυρώνονται και εξελίσσονται τα προϊόντα.

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα με παρουσιαστή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε Product Owners, Scrum Masters και Agile Coaches που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς η AI μπορεί να ενισχύσει τη διαχείριση του προϊόντος και να επιβαρύνει τη λήψη αποφάσεων.

Με το τέλος αυτού του προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• Να κατανοούν τα θεμέλια της Τεχνητής Νοημοσύνης και να διακρίνουν μεταξύ της παραδοσιακής AI και της Γενετικής AI (GenAI).
• Να εφαρμόζουν τις επτά προτιμώμενες στάσεις ενός Product Owner (συμπεριλαμβανομένης της νέας στάσης του Orchestrator) και να χρησιμοποιούν την AI για την ενίσχυση κάθε στάσης — όπως η Visionary, η Experimenter ή η Customer Representative.
• Να κατέχουν την αποτελεσματική διατύπωση εντολών (prompting) και να αντιμετωπίζουν τα εργαλεία AI ως intelligent συνεργάτες με εξειδικευμένες δεξιότητες.
• Να εμβαθύνουν την κατανόηση των πελατών και να δημιουργούν προφίλ (personas) υποστηριζόμενα από AI για δοκιμές υποθέσεων και ανακάλυψη, διατηρώντας παράλληλα αυθεντική επαφή με τον πελάτη.
• Να αναπτύσσουν και να επικοινωνούν μια σαφή οράση προϊόντος χρησιμοποιώντας δομημένους πλαισίου όπως το 3x3 Framework, εκμεταλλευόμενοι την AI για τη διαμόρφωση και την οπτικοποίηση αφηγήσεων.
• Να χρησιμοποιούν εργαλεία Γενετικής AI για την επιτάχυνση της προτύπωσης και της δοκιμής υποθέσεων, όπως η δημιουργία mock-ups ή εννοιών προϊόντος.
• Να υποστηρίζουν αποφάσεις προϊόντος χρησιμοποιώντας εργαλεία AI για την ανάλυση, προτεραιοποίηση και αξιολόγηση λειτουργιών βάσει αξίας, εφικτότητας και επιρροής στον χρήστη.
• Να αυτοματοποιούν ή να αναθέτουν καθημερινές ρουτίνας εργασίες (email, διαχείριση μετόχων, σημειώσεις) χρησιμοποιώντας AI για να εστιάσουν σε στρατηγική και δημιουργική εργασία.
• Να ηγούνται συζητήσεων για ηθική της AI, προκατάληψη και ασφάλεια δεδομένων, εξασφαλίζοντας υπεύθυνη και βιώσιμη υιοθέτηση AI.
• Να αναγνωρίζουν και να σχεδιάζουν ενοχικές χρήσεις AI προσαρμοσμένες στο συγκεκριμένο προϊόν και οργανωτικό πλαίσιο.
• Να εξερευνούν και να πειραματίζονται με περίπου 20 διαφορετικά εργαλεία και μοντέλα AI — από βοηθούς παραγωγικότητας και πλατφόρμες προτύπωσης έως γενετικές λύσεις βίντεο, εικόνων και κώδικα.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά, στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές λογισμικού και διαχειριστές βάσεων δεδομένων που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά των διανυσματικών βάσεων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της δομής, της λειτουργίας και των περιπτώσεων χρήσης τους.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν την έννοια και τον σκοπό των διανυσματικών βάσεων δεδομένων.
• Αναγνωρίζουν τις διαφορές μεταξύ διανυσματικών και παραδοσιακών βάσεων δεδομένων.
• Μαθαίνουν βασικές τεχνικές δημιουργίας και διαχείρισης διανυσματικών δεδομένων.
• Πραγματοποιούν απλές αναζητήσεις ομοιότητας.
• Εκτιμούν τον ρόλο των διανυσματικών βάσεων δεδομένων στις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στην Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εξοικειωθούν με τη χρήση διανυσματικών βάσεων δεδομένων για κλιμακούμενες, υψηλής απόδοσης εφαρμογές ΤΝ.

Με το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις αρχές των διανυσματικών βάσεων δεδομένων.
• Μάθουν τεχνικές για τη δημιουργία και διαχείριση διανυσματικών αναπαραστάσεων.
• Διερευνήσουν στρατηγικές ευρετηρίασης για υψηλοδιάστατα δεδομένα.
• Αναπτύξουν δεξιότητες για την εκτέλεση αποτελεσματικών αναζητήσεων ομοιότητας.
• Εφαρμόσουν γνώσεις διανυσματικών βάσεων δεδομένων σε έργα μηχανικής μάθησης.