Szkolenie Sztuczna inteligencja w praktyce – analiza danych, AI rozproszona i NLP
Praktyczne informacje o szkoleniu
- KATEGORIA: Technologie
- PODKATEGORIA: AI
- KOD SZKOLENIA: IT-AI-100
- CZAS TRWANIA: 3 dni
- INFORMACJA CENOWA od: 3750 zł netto za jedną osobę
- RODZAJ SZKOLENIA: szkolenie zamknięte
- JĘZYK SZKOLENIA: polski
- FORMA REALIZACJI: stacjonarna, online
Opis szkolenia
Szkolenie oferuje praktyczne podejście do wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji w środowisku przedsiębiorstwa, łącząc analizę danych, systemy rozproszone i przetwarzanie języka naturalnego. Program został skonstruowany tak, aby pokazać pełen cykl życia projektu AI – od koncepcji przez implementację po wdrożenie produkcyjne. Zajęcia prowadzone są w formie warsztatów z rzeczywistymi przypadkami użycia, gdzie uczestnicy poznają zarówno techniczne aspekty implementacji, jak i wyzwania organizacyjne związane z wdrażaniem AI. Kurs szczególnie skupia się na praktycznych aspektach budowy skalowalnych systemów AI i ich integracji z istniejącą infrastrukturą.
Profil uczestnika
- Architekci rozwiązań AI
- Inżynierowie ML/AI odpowiedzialni za wdrożenia
- Kierownicy zespołów AI/ML
- Data scientists pracujący nad wdrożeniami
- Programiści systemów rozproszonych
- Specjaliści ds. integracji systemów
- Deweloperzy aplikacji AI
Agenda
- Fundamenty systemów AI
- Architektura rozwiązań AI w przedsiębiorstwie
- Przetwarzanie i przygotowanie danych
- Rozproszone systemy uczące
- Zarządzanie modelami
- Wdrażanie modeli ML/NLP
- Architektura mikroserwisowa dla AI
- Skalowanie horyzontalne i wertykalne
- Orkiestracja kontenerów
- Continuous training
- Optymalizacja i monitoring
- Profilowanie wydajności
- Monitorowanie drift
- Zarządzanie zasobami
- Debugowanie systemów rozproszonych
- Integracja i bezpieczeństwo
- Bezpieczeństwo modeli AI
- Prywatność danych
- Interfejsy API dla AI
- Testowanie systemów AI
Korzyści
Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił projektować i wdrażać skalowalne rozwiązania AI w środowisku przedsiębiorstwa. Zdobędzie umiejętność budowania systemów AI z uwzględnieniem wymagań wydajnościowych i bezpieczeństwa. Będzie w stanie zarządzać całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego w produkcji. Nauczy się integrować systemy AI z istniejącą infrastrukturą IT w sposób bezpieczny i wydajny. Opanuje techniki monitorowania i optymalizacji rozproszonych systemów AI. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów związanych z wdrażaniem AI.Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie wdrażać i zarządzać rozwiązaniami bezpieczeństwa opartymi na platformie Zscaler. Zdobędzie umiejętność projektowania i implementacji architektury Zero Trust w środowisku przedsiębiorstwa. Będzie w stanie skutecznie monitorować i analizować zagrożenia w infrastrukturze chmurowej. Nauczy się optymalizować polityki bezpieczeństwa i dostosowywać je do potrzeb organizacji. Opanuje techniki integracji Zscaler z istniejącymi systemami bezpieczeństwa. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w reagowaniu na incydenty bezpieczeństwa w środowisku chmurowym.
Wymagane przygotowanie uczestników
- Doświadczenie w implementacji systemów ML/AI
- Znajomość systemów rozproszonych
- Podstawowa wiedza z zakresu bezpieczeństwa IT
- Zrozumienie architektury systemów
- Znajomość podstaw bezpieczeństwa sieciowego
- Doświadczenie w pracy z rozwiązaniami chmurowymi
- Podstawowa wiedza z zakresu protokołów sieciowych
- Zrozumienie koncepcji Zero Trust
Zagadnienia
- Architektura systemów AI
- Systemy rozproszone
- Przetwarzanie danych
- Model deployment
- Continuous training
- Monitorowanie modeli
- Bezpieczeństwo AI
- Orkiestracja kontenerów
- Optymalizacja wydajności
- Zarządzanie zasobami
- Testowanie systemów AI
- Integracja z infrastrukturą
- Architektura Zero Trust
- Polityki bezpieczeństwa w chmurze
- Uwierzytelnianie i autoryzacja
- Kontrola dostępu aplikacji
- Monitoring bezpieczeństwa
- Analiza zagrożeń
- Integracja z systemami SIEM
- Automatyzacja zabezpieczeń
- Optymalizacja wydajności
- Reagowanie na incydenty
- Raportowanie i analityka
- Zgodność z regulacjami
Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Klaudia Janecka
+48 539 064 686
klaudia.janecka@eitt.pl
ul. Ząbkowska 3103-736 Warszawa
Organizacja szkolenia
- Minimalna liczba uczestników: 4 osób
- Maksymalna liczba uczestników: 12 osób
- Miejsce: siedziba klienta lub wskazana lokalizacja
- Czas trwania każdego dnia: 8 godzin zegarowych (9:00-17:00)
Formy realizacji szkolenia
Szkolenie stacjonarne
- Szkolenie w siedzibie klienta lub wskazanej lokalizacji
- Sala szkoleniowa wyposażona w niezbędny sprzęt
- Materiały szkoleniowe w formie elektronicznej
- Przerwy kawowe i lunch
- Bezpośrednia interakcja z trenerem
- Networking w grupie
- Ćwiczenia warsztatowe w zespołach
Szkolenie zdalne
- Wirtualne środowisko szkoleniowe
- Materiały w formie elektronicznej
- Interaktywne ćwiczenia online
- Breakout rooms do pracy w grupach
- Wsparcie techniczne podczas szkolenia
- Nagrania sesji (opcjonalnie)
Możliwość dofinansowania
Szkolenie może zostać sfinansowane ze środków publicznych w ramach:
- Krajowego Funduszu Szkoleniowego (KFS)
- Bazy Usług Rozwojowych (BUR)
- Projektów unijnych realizowanych przez PARP
- Programu Akademia HR (PARP)
- Regionalnych programów operacyjnych
W przypadku zainteresowania dofinansowaniem, nasz zespół pomoże w przygotowaniu wymaganej dokumentacji.
MASZ PYTANIA?
Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych szkoleniach, programach oraz współpracy. Chętnie odpowiemy na wszystkie Twoje zapytania!
Zaufali nam
Poznaj naszą firmę

Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Klaudia Janecka
+48 539 064 686
klaudia.janecka@eitt.pl
ul. Ząbkowska 3103-736 Warszawa
FAQ — Często zadawana pytania
- Zaproszenie w formie one-pager’a z terminami
- Kick-off projektu
- Strategiczne przywództwo i myślenie
- Komunikacja i współpraca. Zarządzanie konfliktem
- Motywowanie, angażowanie i trudne decyzje w biznesie
- Zarządzanie zmianą i innowacjami. Przywództwo w kryzysie
- Budowa organizacji przyszłości
- Warsztat dobrych praktyk – retrospektywa; stworzenie spójnego programu dla średniego i niższego szczebla zarządzania