Kompiuterio taikymas ir kompiuterinis raštingumas
MB Mokymų klubas
![Dirbtinis intelektas ir jo praktinis taikymas](https://mano.kursuok.lt/api/kursai/category_img/0611/firmbee-com-ememmpuojlw-unsplash.jpg)
Dirbtinis intelektas ir jo praktinis taikymas
0.0
Įvertinimų nėra
Mokymai prasideda:
Tikslinama
78 akad. val.
Kaina nuo:
Tikslinama
Apie mokymus
Mokymų teikėjo pateikta informacija
Anotacija
Rodyti daugiau
Rodyti mažiau
Mokymai apie dirbtinį intelektą: įgysite žinių ir įgūdžių, kuriuos pritaikysite savo darbe. Jei siekiate: Suprasti dirbtinio intelekto (DI) pagrindus ir principus; Sužinoti, kaip DI technologijos taikomos atliekant įvairias darbines funkcijas; Išmokti dirbti su dideliais duomenų kiekiais; Įgyti žinių apie DI etikos ir atsakomybės klausimus. Jei taip, tada šie mokymai skirti Jums! Mokymuose aptarsime: • DI terminologiją: susipažinsite su pagrindinėmis DI sąvokomis; • DI principus: sužinosite, kaip veikia DI algoritmai ir kaip jie gali būti naudojami spręsti darbines problemas; • DI pritaikymą darbe: apžvelgsime DI technologijų naudojimą įvairiose pramonės šakose ir darbo vietoje; • Didieji duomenys: išmokysime dirbti su dideliais duomenų kiekiais ir naudoti juos DI modeliams mokyti; • DI etiką ir atsakomybę: aptarsime DI naudojimo sukeliamas etines dilemas ir atsakomybės klausimus.
Svarbi informacija
Mokymosi būdas
-
Vieta
-
Kalba
-
Minimalūs reikalavimai dalyviui
Reikalavimai netaikomi
Įgyjamos ir tobulinamos kompetencijos
Bendrosios kompetencijos:
Skaitmeninė kompetencija
Mokymosi programos turinys
Temos pavadinimas | Trumpas temos aprašymas |
---|---|
Temos pavadinimas
1. Kas yra dirbtinis intelektas? Panaudojimo pavyzdžiai
|
Trumpas temos aprašymas
Pažintis su DI: kas yra dirbtinis intelektas? Dirbtinio intelekto privalumai; Dirbtinio intelekto trūkumai ir iššūkiai; DI panaudojimo pavyzdžiai; DI įrankių ir platformų apžvalga.
|
Temos pavadinimas
2. Dirbtinio intelekto terminologija ir veikimo principai
|
Trumpas temos aprašymas
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;
|
Temos pavadinimas
3. Dirbtinio intelekto taikymas darbe
|
Trumpas temos aprašymas
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.
|
Temos pavadinimas
4. Didieji duomenys ir dirbtinis intelektas
|
Trumpas temos aprašymas
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.
|
Mokymosi programos trukmė
Mokymosi programos trukmė: 78 akad. val.
Praktinio kontaktinio darbo trukmė: 41 akad. val.
Teorinio kontaktinio darbo trukmė: 17 akad. val.
Savarankiško darbo trukmė: 20 akad. val.
Vertinimas
Įgytų kompetencijų vertinimo sistema / skalė: Įskaityta.
Svarbi informacija
Mokymosi būdas
-
Vieta
-
Kalba
-
Minimalūs reikalavimai dalyviui
Reikalavimai netaikomi
Tvarkaraščiai
Šiuo metu grupių nėra.Įvertinimai
Šiuo metu įvertinimų nėra.Slinkti į viršų