Διαδίκτυος Μηχανική Τεχνητής Νοημοσύνης Καλλιέργεια στην Ελλάδα

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, 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.

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.

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.

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 γίνεται ταχέως το θεμέλιο της σύγχρονης διαχείρισης προϊόντων — μεταμορφώνοντας τον τρόπο με τον οποίο ανακαλύπτουμε τις ανάγκες των πελατών, ορίζουμε λύσεις και λαμβάνουμε αποφάσεις. Όπως ο ηλεκτρισμός έφερε επανάσταση στη βιομηχανία, έτσι και η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδιαμορφώνει τον τρόπο κατασκευής, επικύρωσης και εξέλιξης των προϊόντων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε Ιδιοκτήτες Προϊόντος, Scrum Masters και Agile Coaches που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς η AI μπορεί να ενισχύσει την ιδιοκτησία του προϊόντος και να ενδυναμώσει τη λήψη αποφάσεων.

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

• Κατανοούν τις βασικές αρχές της Τεχνητής Νοημοσύνης και να διακρίνουν την παραδοσιακή ΤΝ από τη Γενεσιουργό ΤΝ (GenAI).
• Εφαρμόζουν τις επτά προτιμώμενες στάσεις ενός Ιδιοκτήτη Προϊόντος (συμπεριλαμβανομένης της νέας στάσης του Συντονιστή) και να χρησιμοποιούν την AI για να ενισχύουν κάθε στάση — όπως του Οραματιστή, του Πειραματιστή ή του Εκπροσώπου του Πελάτη.
• Κατακτούν την τέχνη της αποτελεσματικής υποκίνησης (prompting) και να αντιμετωπίζουν τα εργαλεία AI ως ευφυείς συνεργάτες με εξειδικευμένες δεξιότητες.
• Εμβαθύνουν την κατανόηση του πελάτη και να δημιουργούν υποστηριζόμενες από AI περσόνες για τη δοκιμή υποθέσεων και την ανακάλυψη, διατηρώντας παράλληλα την αυθεντική επαφή με τον πελάτη.
• Αναπτύσσουν και να επικοινωνούν ένα σαφές όραμα προϊόντος χρησιμοποιώντας δομημένα πλαίσια όπως το 3x3 Framework, αξιοποιώντας την AI για τη διαμόρφωση και την οπτικοποίηση των αφηγήσεων.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία Γενεσιουργού AI για την επιτάχυνση της πρωτοτυποποίησης και της δοκιμής υποθέσεων, όπως η παραγωγή mock-ups ή εννοιών προϊόντος.
• Υποστηρίζουν τις αποφάσεις προϊόντος χρησιμοποιώντας εργαλεία AI για ανάλυση, προτεραιοποίηση και αξιολόγηση των χαρακτηριστικών με βάση την αξία, την εφικτότητα και τον αντίκτυπο στους χρήστες.
• Αυτοματοποιούν ή αναθέτουν ρουτίνες καθημερινές εργασίες (ηλεκτρονικά μηνύματα, διαχείριση ενδιαφερομένων, σημειώσεις) χρησιμοποιώντας AI για να επικεντρωθούν σε στρατηγική και δημιουργική εργασία.
• Καθοδηγούν συζητήσεις για την ηθική της AI, την προκατάληψη και την ασφάλεια δεδομένων, διασφαλίζοντας υπεύθυνη και βιώσιμη υιοθέτηση της AI.
• Εντοπίζουν και σχεδιάζουν πολύτιμες περιπτώσεις χρήσης AI προσαρμοσμένες στο συγκεκριμένο προϊόν και στο οργανωσιακό πλαίσιο.
• Εξερευνούν και πειραματίζονται με περίπου 20 διαφορετικά εργαλεία και μοντέλα AI — από βοηθούς παραγωγικότητας και πλατφόρμες πρωτοτυποποίησης έως γενεσιουργές λύσεις βίντεο, εικόνας και κώδικα.