Τα μαθήματα εκπαίδευσης Μηχανικής Τεχνητής Νοημοσύνης με ζωντανό εκπαιδευτή, διαδικτυακά ή δια ζώσης, παρουσιάζουν, μέσα από διαδραστική πρακτική εξάσκηση, πώς να εφαρμόζονται τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων σε διάφορους τομείς.
Η εκπαίδευση Μηχανικής Τεχνητής Νοημοσύνης είναι διαθέσιμη ως «ζωντανή διαδικτυακή εκπαίδευση» ή «ζωντανή εκπαίδευση δια ζώσης». Η ζωντανή διαδικτυακή εκπαίδευση (γνωστή και ως «απομακρυσμένη ζωντανή εκπαίδευση») πραγματοποιείται μέσω μιας διαδραστικής, απομακρυσμένης επιφάνειας εργασίας. Η ζωντανή εκπαίδευση δια ζώσης μπορεί να πραγματοποιηθεί τοπικά στις εγκαταστάσεις του πελάτη σε Αθήνα ή στα εταιρικά εκπαιδευτικά κέντρα της NobleProg σε Αθήνα.
NobleProg -- Ο τοπικός πάροχος εκπαίδευσης στην περιοχή σας
Πάρτε τη Γραμμή 3 του Μετρό (Μ3) από το Αεροδρόμιο με κατεύθυνση προς Δημοτικό Θέατρο.
Κατεβείτε στον σταθμό Ευαγγελισμός.
Η διεύθυνση βρίσκεται στη Λεωφόρο Βασιλίσσης Σοφίας, πολύ κοντά στον σταθμό. Ο σταθμός Ευαγγελισμός βρίσκεται ακριβώς πάνω στη λεωφόρο.
Υπολογίστε περίπου 40–50 λεπτά συνολικά, ανάλογα με τον χρόνο αναμονής και το περπάτημα.
Από τον Κεντρικό Σιδηροδρομικό Σταθμό Αθηνών (Σταθμός Λαρίσης)
Πάρτε το μετρό προς Σύνταγμα και αλλάξτε στη Γραμμή 3 με κατεύθυνση προς Δουκίσσης Πλακεντίας/Αεροδρόμιο.
Κατεβείτε στον σταθμό Ευαγγελισμός.
Περπατήστε μέχρι τον αριθμό 46.
Με λεωφορείο
Υπάρχουν αρκετά λεωφορεία που κινούνται κατά μήκος της Λεωφόρου Βασιλίσσης Σοφίας. Κοντινές στάσεις είναι η Ρηγίλλης και το Σύνταγμα, ενώ η περιοχή του Ευαγγελισμού εξυπηρετείται από πολλές λεωφορειακές γραμμές.
Το μετρό είναι γενικά η πιο απλή επιλογή, ειδικά αν ταξιδεύετε με αποσκευές.
Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή στο Αθήνα εισάγει το CloudMatrix για κλιμακούμενη συμπερασματολογία ΤΝ. Μάθετε να αναπτύσσετε, να βελτιστοποιείτε και να παρακολουθείτε μοντέλα χρησιμοποιώντας CANN και MindSpore. Οι πρακτικές ασκήσεις καλύπτουν το πακετάρισμα, τη μετατροπή, την εξυπηρέτηση και τον συντονισμό απόδοσης για φόρτους εργασίας πραγματικού χρόνου και κατά παρτίδες.
Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) στο Αθήνα 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, ζωντανή, στο Αθήνα (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.
Aυτή η ζωντανή εκπαίδευση με διδάσκοντα στο Αθήνα (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.
Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση σε Αθήνα εξοπλίζει τους προγραμματιστές με τις δεξιότητες να προγραμματίζουν και να βελτιστοποιούν εφαρμογές σε επιταχυντές τεχνητής νοημοσύνης Biren. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν την αρχιτεκτονική της GPU, θα ρυθμίσουν το SDK και θα μεταφράσουν κώδικα CUDA σε Biren. Επικεντρώνεται σε τεχνικές βελτιστοποίησης απόδοσης και εκσφαλμάτωσης.
Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Αθήνα (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.
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, 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.
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.
