Computer application and computer literacy
MB Mokymų klubas
Dirbtinis intelektas ir jo praktinis taikymas
4.7
(192)
Learning begins:
Tikslinama
78 (ac. h.)
Price from:
Tikslinama
About course
Information provided by the training provider
Abstract
Important information
Way of learning
-
Place
-
Language
-
Aukštos pridėtinės vertės programa
No
Minimum requirements for the participant
No requirements
Acquired and improved competencies
Ordinary:
Content of the learning program
| Topic name | Brief description of the topic |
|---|---|
|
Topic name
1. Kas yra dirbtinis intelektas? Panaudojimo pavyzdžiai
|
Brief description of the topic
Pažintis su DI: kas yra dirbtinis intelektas? Dirbtinio intelekto privalumai; Dirbtinio intelekto trūkumai ir iššūkiai; DI panaudojimo pavyzdžiai; DI įrankių ir platformų apžvalga.
|
|
Topic name
2. Dirbtinio intelekto terminologija ir veikimo principai
|
Brief description of the topic
Mašininis mokymasis (Machine Learning); Neuroniniai tinklai (Neural Networks); Gilusis mokymasis (Deep Learning); Natūralios kalbos apdorojimas (Natural Language Processing (NLP)); Kompiuterinė vizija (Computer Vision); Ko dirbtinis intelektas negali; Rizikų, susijusių su dirbtinio intelekto naudojimu, apžvalga; Etika ir dirbtinis intelektas;
|
|
Topic name
3. Dirbtinio intelekto taikymas darbe
|
Brief description of the topic
Kaip DI gali padėti atliekant kasdienes užduotis?; Pagrindinės ChatGPT 3.5 ir 4.0 funkcijos; Gerosios užklausų rašymo praktikos; Asmeninio dirbtinio intelekto agento kūrimas ChatGPT 4.0 versijoje; DI panaudojimas – praktinės situacijos; Tekstų kūrimas; Vizualinių maketų kūrimas; Vaizdo įrašo kūrimas; Finansų valdymas; Produktyvumo ir efektyvumo didinimas; Duomenimis paremtas sprendimų priėmimas; Sąnaudų mažinimas; Programavimas; Testavimas; Dokumentų analizė; Klientų aptarnavimas.
|
|
Topic name
4. Didieji duomenys ir dirbtinis intelektas
|
Brief description of the topic
Didieji duomenys: apžvalga; Duomenų analitikos svarba ir taikymo sritys; Dirbtinis intelektas duomenų analitiko darbe; DAX pagrindai; DAX pažengusiems; Kiti panaudojimai; Įžanga į duomenų tyrybos metodus: duomenų analizė.
|
Duration of the learning programme
Duration of the learning programme: 78 (ac. h.)
Duration of practical contact work: 41 (ac. h.)
Duration of theoretical contact work: 17 (ac. h.)
Duration of self-employment: 20 (ac. h.)
Assessment
System / scale of assessment of acquired competencies: Įskaityta.
Important information
Way of learning
-
Place
-
Language
-
Aukštos pridėtinės vertės programa
No
Minimum requirements for the participant
No requirements
Timetables
Šiuo metu grupių nėra.Ratings
Mokymus baigusių asmenų bendras mokymosi programos įvertinimas
1
Ar vykdytų mokymų turinys atitiko Mokymosi programos turinį?
4.8
2
Ar mokymų organizavimas buvo tinkamas?
4.8
3
Ar pakankamai buvo praktinio darbo / praktinių užsiėmimų?
4.8
4
Ar gerai vertinate Mokymosi programą vykdžiusio asmens (lektoriaus) darbą?
4.9
5
Ar Mokymosi programą vykdęs asmuo (lektorius) sukūrė gerą psichologinę atmosferą?
4.9
6
Ar rekomenduotumėte šią Mokymosi programą savo pažįstamiems?
4.6
7
Ar mokymo medžiaga / priemonės padėjo geriau suprasti Mokymosi programos turinį?
4.8
8
Ar mokymai Jums buvo naudingi?
4.6
9
Ar pasiteisino Jūsų lūkesčiai įgyti, patobulinti kompetenciją (-as) (žinias, įgūdžius, gebėjimus)?
4.5
10
Ar įgytas žinias, gebėjimus, įgūdžius taikote / taikysite kasdieniame darbe / gyvenime?
4.4
11
Ar mokymų vieta / aplinka buvo palanki mokymuisi?
4.8
Reviews from who completed the training
daugiau praktikos
Mokymosi metu supratau kaip veikia didieji kalbos modeliai (LLM) ir susipažinau kaip valdyti n8n platformą, kuriant autonominius agentus be gilaus programavimo žinių. Didžiausia nauda buvo susipažinti, kaip taikyti struktūrizuotą 5 žingsnių promptų kūrimo metodiką, kuri užtikrina, kad užklausos DI generuotų prognozuojamus tikslius ir verslui vertingus rezultatus, o ne atsitiktinius atsakymus. Susipažinau, kaip integruoti skirtingas sistemas per API sąsajas, automatizuoti tokius imlius laikui procesus kaip sutarčių registravimas, duomenų surinkimas iš išorinių šaltinių ar net automatinis turinio skelbimas socialiniuose tinkluose. Susipažinau kaip savarankiškai konfigūruoti technines aplinkas, valdyti trigerius ir kurti logines operacijų grandines, kas galiausiai leidžia sutaupyti daugybę valandų rankinio darbo ir minimizuoti žmogiškųjų klaidų riziką.
ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude trūko AI informacijos, kaip pasirinkti tinkamą įrankį savo konkrečiam poreikiui. Trumpa sprendimų priėmimo schema būtų labai naudinga.
n8n automatizacijos sekcija man buvo per sunki, pirmą kartą susidūriau su šia sritimi. Pagrindinė tobulintina sritis – praktinių pratimų integravimas į medžiagą ir pažangių dalyvių atskyrimas nuo pradedančiųjų.
Manyčiau, jog šiai programai turėtų būti surenkama grupė panašaus lygio (t..y. arba visi nesinaudojantys dirbtiniu intelektu arba naudojantys, ar panašias veiklas turintys žmonės), taip pat mokinys turėtų būti informuotas prieš pasirašant sutartį, jog reikės mokymams įsigyti mokamas versijas (nemokamos versijos nepadeda mokytis), be to būtų gerai, kad būtų surašyti minimalūs reikalavimai asmeniniams kompiuteriams (atmintis, greitis ir pan.), tai išvengtų papildomos nereikalingos veiklos mokymų metu
Būtų buvę patogu prieš mokymus gauti išankstinę informaciją, kokių programų/įrankų reiks, kokio galingumo turėtų būti kompiuiteris, kad tinkamai veiktų įdiegus kažkokias programas pvz.Docker. Ir aišku pats patogoiausias dalykas būtų diferencijuoti grupes pagal jų poreikius ar profesinę veiklą.
Besiregistruojančius į šiuos kursus reikėtų informuoti, kad jie turi būti "pažengę" excel naudotojai, nes mokymosi programos turinyje net neužsimenama, kad reikės daug dirbti su excel funkcijomis.
1. Formuojant grupes reiktų atsižvelgti į jau turimų žinių lygį ir sudaryti grupes atskirai pradedantiems ir pažengusiems.
2. Sekančio užsiėmimo metu naudotinas programas rekomenduoti (su nuorodomis ir paaiškinimais) atsisiųti iš anksto. Taip sutaupytume laiko.
Nuostabus dėstytojas, puikiai išmanantis svo dėstymą dalyką.
Lektoriai buvo kaip draugai ir labai švelnūs ir humanitaskas priėmimas studentų ir mokėjimas labai taikliai ir nuosekliai taikyti mokymosi medžiagą.
Norėtųsi kursų kur kalbama daugiau kaip paprastam žmogui naudotis chat gpt, bet visa kita naudinga.
Labai patiko visi lektoriai, ačiū jiems.
Kainų istorija
Scroll to the top