Branża oraz kompetencje AI

Dlaczego firmy inwestują w AI? Od problemu biznesowego do realnej wartości.

Od pomysłu do działającego produktu

Laboratorium badawcze vs. linia produkcyjna

AI / ML / DL

Jak uczą się maszyny?

Od rozmowy z maszyną do generowania obrazów

Święty graal i kompas moralny

Kluczowe klocki LEGO do budowy Aplikacji AI

Z jakich języków programowania korzystają specjaliści AI?

Najpopularniejsze frameworki wykorzystywane w projektach AI.

Kluczowe technologie i platformy, które napędzają rewolucję Generative AI.

Główni dostawcy chmurowi w ekosystemie AI i ich flagowe platformy.

Rola Inżyniera Danych w budowie infrastruktury danych dla projektów AI.

Naukowiec Danych jako osoba, która zamienia dane w wiedzę i prototypy modeli.

Rola inżynierów ML oraz MLOps w zamianie prototypów w działające produkty.

Nowa, wschodząca rola AI Engineera odpowiedzią na rewolucję AI Generatywnej.

AI rewolucjonizuje także pracę samych specjalistów, którzy ją tworzą

Zrozumienie nie tylko "co?" jest wymagane, ale przede wszystkim "dlaczego?"

Poszerzenie horyzontów sourcingowych rekruterów poza standardowe platformy.

Oceń sposób myślenia, doświadczenie i umiejętności komunikacyjne kandydata

Praktyczna checklista sygnałów ostrzegawczych i pozytywnych w CV, portfolio i podczas rozmowy.

Specyfika rynku rekrutacyjnego AI oraz motywacje dla obu stron.

Podsumowanie kluczowych koncepcji i strategii omawianych w kursie.

Nadchodzące trendy - antycypowanie potrzeb rynku i bycie o krok przed konkurencją

Nowa rola rekrutera w ekosystemie AI