Szkolenia

Jedną z moich najważniejszych aktywności jest praca dydaktyczna. Mam w niej spore doświadczenie – od 2010 roku prowadzę zajęcia jako wykładowca akademicki. Teraz chcę dzielić się wiedzą, kompetencjami i umiejętnościami w zakresie sztucznej inteligencji oraz jej kontekstów etycznych, społeczmych i politycznych.

Wiedza w tym zakresie staje się niezbędna nie tylko dla specjalistów z zakresu IT. Kadra zarządzająca przedsiębiorstw, pracownicy administracji publicznej, a także pracownicy akademiccy z dyscyplin nietechnicznych coraz częściej muszą przyswoić sobie przynajmniej podstawowe informacje na temat sztucznej inteligencji.

Proponowane przeze mnie szkolenia obejmują:

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji dla niespecjalistów

Kurs, który pozwoli na zrozumienie istoty technik sztucznej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie czy sieci neuronowe. Uczestnicy dowiedzą się także, jakie jest współcześnie spektrum zastosowań sztucznej inteligencji – oraz jakie są jej ograniczenia. W rezultacie będą umieli rozpoznać, które z wykonywanych przez siebie zadań można automatyzować. Będą także potrafili komunikować się w tym zakresie z pracownikami z działów IT.

Etyczna i odpowiedzialna sztuczna inteligencja w biznesie i administracji

Szkolenie przeznaczone dla kadry zarządzającej w przedsiębiorstwach oraz instytucjach publicznych. Jego celem jest zaznajomienie uczestników z wyzwaniami etycznymi, związanymi z wdrażaniem sztucznej inteligencji w procesach biznesowych i decyzyjnych, a także wskazanie sposobów zapewnienia w tym zakresie odpowiednich reguł i procedur. W rezultacie uczestnicy będą wiedzieli, jak należy postępować, by pozyskać zaufanie swoich klientów do rozwiązań, opierających się na technikach sztucznej inteligencji.

Narzędzia sztucznej inteligencji w naukach społecznych i humanistycznych

Warsztat, którego celem jest zaprezentowanie zestawu narzędzi sztucznej inteligencji, wykorzystywanych we współczesnej humanistyce cyfrowej oraz obliczeniowych naukach społecznych. Szczególny nacisk kładziony jest na narzędzia ilościowej analizy tekstu przy wykorzystaniu języków R lub Python.