Cele kursu
1. Zapoznanie uczestników z najnowszymi osiągnięciami sztucznej inteligencji w 2025 roku – w tym z generatywnymi modelami, multimodalnymi systemami oraz kierunkiem rozwoju AGI.
2. Przekazanie praktycznych umiejętności modelowania informatycznego – od podstaw teoretycznych po tworzenie własnych prostych modeli symulacyjnych i predykcyjnych.
3. Rozwijanie kompetencji w zakresie stosowania AI w różnych dziedzinach – takich jak edukacja, prawo, administracja, HR, marketing, logistyka czy medycyna.
4. Analiza zagadnień etycznych, prawnych i społecznych związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji w środowisku zawodowym i akademickim.
5. Stymulowanie kreatywności i innowacyjnego myślenia – poprzez pracę projektową, generowanie treści z wykorzystaniem AI oraz modelowanie procesów biznesowych i edukacyjnych.
6. Budowanie podstaw do dalszego kształcenia i specjalizacji w obszarze AI i modelowania komputerowego – z uwzględnieniem dostępnych narzędzi, platform oraz scenariuszy rozwoju technologii do 2030 roku.
Tematyka kursu
1.Najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji w 2025 roku
2.Generatywne modele językowe, obrazowe i multimedialne (ChatGPT, Claude, Sora, DALL·E itp.)
3.Modelowanie komputerowe: metody, narzędzia, zastosowania praktyczne
4.AI w edukacji, prawie, medycynie, administracji i biznesie
5.Etyczne i prawne aspekty wdrażania AI
6.Praca projektowa: tworzenie własnych modeli i narzędzi z użyciem AI
Efekty uczenia się
Po ukończeniu kursu uczestnik:
1. Zna aktualne trendy i kierunki rozwoju sztucznej inteligencji
2. Potrafi wykorzystać narzędzia AI do analizy, tworzenia treści i modelowania procesów
3. Umie zbudować prosty model informatyczny (symulacyjny lub predykcyjny)
4. Rozumie zasady etycznego i legalnego korzystania z AI
5. Potrafi współpracować w grupie nad projektem z zakresu nowych technologii
6. Zna źródła i platformy do dalszego rozwoju kompetencji w obszarze AI
Metody pracy
1.Wykłady interaktywne z prezentacjami multimedialnymi
2.Ćwiczenia praktyczne przy komputerach (praca z narzędziami AI i modelowania)
3.Studium przypadków (case studies)
4.Praca indywidualna i zespołowa nad projektami
5.Dyskusje moderowane i burze mózgów
6.Prezentacja projektów uczestników i wspólna analiza rezultatów
Prezentacja projektów i wspólna analiza.