Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης σε Οργανισμούς και Επιχειρήσεις

Η TÜV Austria Hellas παρουσιάζει το εκπαιδευτικό πρόγραμμα «Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης σε Οργανισμούς και Επιχειρήσεις»

Εισαγωγή στο πρόγραμμα

Οι σύγχρονες τεχνολογικές εξελίξεις και η ραγδαία ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης φέρνουν συνεχώς νέες προκλήσεις και ευκαιρίες. Η τεχνητή νοημοσύνη επηρεάζει πολλούς τομείς της καθημερινής μας ζωής και η κατανόηση των βασικών αρχών της είναι απαραίτητη για την αποτελεσματική χρήση της.

Σκοπός

Ο σκοπός του προγράμματος είναι να ενημερώσει και να εκπαιδεύσει τους συμμετέχοντες σχετικά με τα εξής θέματα: 

1. Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη

• Εννοιολογικοί Προσδιορισμοί και Ιστορική Εξέλιξη
• Είδη Τεχνητής Νοημοσύνης
• Ορισμός Τεχνητής Νοημοσύνης
• Εννοιολογικοί Προσδιορισμοί και Ιστορική Εξέλιξη
• Σχέση με Machine Learning, Deep Learning και Big Data
• Μηχανική Μάθηση (Machine Learning)
• Βαθιά Μάθηση (Deep Learning)
• Μεγάλα Δεδομένα (Big Data)
• Ασθενής vs Ισχυρή Τεχνητή Νοημοσύνη (Weak AI vs Strong AI)
• Narrow AI vs General AI
• Ανθρωποκεντρική vs Αυτοτελής Τεχνητή Νοημοσύνη
• Τρέχουσες εφαρμογές και μελλοντικές δυνατότητες

2. Τεχνολογίες και Βασικές Έννοιες της Τεχνητής Νοημοσύνης

• Μηχανική Μάθηση (Machine Learning)
• Μηχανική Μάθηση – Παράδειγμα
• Μηχανική Μάθηση – Βήματα Preprocessing
• Μηχανική Μάθηση – Επιχειρησιακή σημασία
• Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (Natural Language Processing)
• Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (Large Language Models)
• Όραση Υπολογιστή και Ρομποτική (Computer Vision – CV)

3. Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης & Μελέτες Περίπτωσης

• Classification (Ταξινόμηση)
  – k-Nearest Neighbors
  – Logistic Regression
  – Decision Tree
  – Random Forest
  – Support Vector Machine
  – Naive Bayes
  – Neural Networks
• Clustering (Ομαδοποίηση)
  – K-Means
  – Hierarchical Clustering
  – DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
  – Gaussian Mixture Models (GMM)
  – Mean Shift
  – Spectral Clustering
• Regression (Παλινδρόμηση)
  – Linear Regression
  – Ridge & Lasso Regression
  – Polynomial Regression
  – Decision Tree
  – Random Forest
  – Support Vector Machine
  – Neural Networks
  – k-Nearest Neighbors
• Anomaly Detection
  – Isolation Forest
  – One-Class SVM
  – Autoencoders (Neural Networks)
  – Elliptic Envelope
  – DBSCAN (από Clustering)
• Βήματα Προεπεξεργασίας Machine Learning
• Βήματα Ανάπτυξης Machine Learning
• Βήματα Αξιολόγησης Machine Learning
• Βήματα Βελτίωσης Machine Learning

4. Η Τεχνητή Νοημοσύνη στη Διοίκηση Επιχειρήσεων

• Εφαρμογή σε κρίσιμους τομείς της Επιχείρησης
• Μάρκετινγκ & Πωλήσεις
• Ανθρώπινο Δυναμικό
• Εξυπηρέτηση Πελατών
• Επιχειρηματική Ευφυΐα (Business Intelligence)
• Εφοδιαστική Αλυσίδα
• Πλεονεκτήματα και Μειονεκτήματα της Εφαρμογής Τεχνητής Νοημοσύνης στη Διοίκηση Επιχειρήσεων

5. Εργαλεία Δημιουργίας Περιεχομένου με AI

• Εφαρμογές
  – Marketing Περιεχόμενο
  – e-Commerce
  – Εσωτερική Επικοινωνία
  – Υποστήριξη Πελατών
• Prompt Engineering (ChatGPT, Co-Pilot, Gemini)
• Prompt Engineering – Παράδειγμα
• Πλεονεκτήματα και Μειονεκτήματα Prompt Engineering

6. Το Μέλλον της Τεχνητής Νοημοσύνης στις Επιχειρήσεις

• Στάδιο Μετάβασης
• Επιχειρησιακές Τάσεις
• Ηθικές Προκλήσεις

ΠΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ

Μετά την ολοκλήρωση του εκπαιδευτικού προγράμματος δίνεται η δυνατότητα συμμετοχής σε εξετάσεις πιστοποίησης για την απόκτηση του πιστοποιητικού «Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης σε Οργανισμούς και Επιχειρήσεις» που χορηγείται από την ACTA – Τεχνοβλαστός Α.Π.Θ.  Το πιστοποιητικό είναι διαπιστευμένο από το ΕΣΥΔ με βάση το Διεθνές Πρότυπο ISO 17024 και διεθνώς αναγνωρισμένο.

Η κατοχή του εν λόγω πιστοποιητικού επιβεβαιώνει τις βασικές γνώσεις στις διάφορες εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης στους οργανισμούς και τις επιχειρήσεις.

Στο κόστος της εκπαίδευσης δεν συμπεριλαμβάνεται το κόστος εξέτασης πιστοποίησης από την ACTA Τεχνοβλαστός Α.Π.Θ. Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τη διαδικασία πιστοποίησης παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

ΠΟΛΙΤΙΚΗ ΑΚΥΡΩΣΗΣ

Όλα τα εκπαιδευτικά προγράμματα πραγματοποιούνται μόνο όταν υπάρχει ο απαιτούμενος αριθμός συμμετοχών. Η TÜV AUSTRIA ACADEMY διατηρεί το δικαίωμα αναβολής, αλλαγής των εισηγητών και του τόπου διεξαγωγής, καθώς και ματαίωσης των εκπαιδευτικών της προγραμμάτων.

Επιβεβαίωση ή ακύρωση της διεξαγωγής γίνεται:

Μια (1) εβδομάδα πριν την ημερομηνία έναρξης του προγράμματος (για δια ζώσης παρακολούθηση) και

Δυο (2) ημέρες πριν την ημερομηνία έναρξης του προγράμματος (για την παρακολούθηση μέσω της ηλεκτρονικής πλατφόρμας)

Με την κατάθεση του κόστους συμμετοχής, η Δήλωση Συμμετοχής καθίσταται δεσμευτική.

Ακύρωση της συμμετοχής, μπορεί να γίνει μόνο γραπτώς το αργότερο:

Πέντε (5) ημέρες πριν την προγραμματισμένη ημερομηνία έναρξης του προγράμματος (για δια ζώσης παρακολούθηση) και

Τρεις (3) ημέρες πριν την προγραμματισμένη ημερομηνία έναρξης του προγράμματος (για την παρακολούθηση μέσω της ηλεκτρονικής πλατφόρμας)

Σε περίπτωση μη έγκαιρης ενημέρωσης της TÜV AUSTRIA ACADEMY για ακύρωση, θα παρακρατείται το 40% του κόστους συμμετοχής.

*Τα εκπαιδευτικά προγράμματα της TÜV AUSTRIA ACADEMY απαλλάσσονται από το Φ.Π.Α, βάσει του Ν.2859/2000, άρθρο 22 §1.

Με κάθε εγγραφή σου συμβάλεις στην κάλυψη μέρους των εξόδων θέρμανσης του Οργανισμού «Το Χαμόγελο του Παιδιού».