To szkolenie prowadzi przez historię i rozwój sztucznej inteligencji – od klasycznych algorytmów, przez erę deep learningu, aż po generatywne modele. Wyjaśnia, jak narastały możliwości AI, gdzie leżą jej ograniczenia i w jakich kierunkach zmierza. Otrzymasz przegląd aktualnych trendów oraz możliwych scenariuszy przyszłości, a także wskazówki, jak przygotować się do wyzwań w pracy i życiu codziennym w świecie kształtowanym przez AI.

Wprowadzenie

Zaczynasz od osadzenia sztucznej inteligencji w szerszym kontekście zmian technologicznych. Krok po kroku zobaczysz, jak idee i metody dojrzewały, prowadząc do obecnego przełomu. Kurs łączy historię, stan obecny i spojrzenie w przyszłość, aby pokazać ciągłość i tempo przemian. Celem jest zrozumienie, dlaczego dziś mówimy o momencie zwrotnym, oraz co to może znaczyć dla życia zawodowego i codziennych wyborów. Dzięki spójnej narracji łatwo połączysz daty, koncepcje i skutki dla ludzi oraz organizacji. Otrzymasz także wskazówki, jak z tej wiedzy korzystać w praktyce.

Od początków do deep learningu

Prześledzisz początki sztucznej inteligencji: od pierwszych koncepcji i klasycznych algorytmów powstających od połowy XX wieku, przez kolejne fale entuzjazmu i zahamowań, aż do momentu, gdy możliwe stało się skalowanie metod uczenia. Zrozumiesz, jakie podejścia dominowały przed erą deep learningu i jakie ograniczenia je definiowały. Ta część porządkuje najważniejsze etapy rozwoju przed 2006 r., tak aby łatwiej było uchwycić, co dokładnie zmieniło się później i dlaczego. Dzięki temu dalsze zagadnienia będą osadzone w czytelnej mapie pojęć i wydarzeń.

Deep learning 2006–2015

Przyglądasz się przełomowi lat 2006–2015, gdy deep learning stał się siłą napędową postępów. Omówione są kluczowe algorytmy oparte na sieciach neuronowych oraz przykłady rozwiązywania złożonych problemów w różnych dziedzinach. Zobaczysz, jak rosła skuteczność metod wraz z danymi i mocą obliczeniową, co otworzyło drogę do nowych zastosowań. Poznasz też największe laboratoria badawcze powstałe w tym okresie i ich rolę w popularyzacji wyników, które ukształtowały kolejną dekadę. Ten kontekst pozwala zrozumieć, skąd wziął się dzisiejszy dynamizm AI.

Generatywna AI 2017–2024

Ta część wprowadza w generatywną sztuczną inteligencję. Poznasz ideę modeli, które potrafią tworzyć treści – tekst, obrazy czy muzykę – oraz zobaczysz, jak kolejne generacje rozwiązań od 2017 do 2024 roku stopniowo rozszerzały możliwości. Materiał pokazuje, na czym polega różnica między klasycznym podejściem a tworzeniem nowych danych na podstawie wzorców, i jakie zastosowania stały się możliwe. Zrozumiesz także, jakie granice i wyzwania towarzyszą generatywnej AI oraz jak wpływają one na praktykę. To punkt wyjścia do dalszej analizy trendów.

Obecne trendy w AI

Omówione zostanie 8 najnowszych trendów i technologii, które dziś kształtują rynek oraz zmiany w wielu branżach. Treści porządkują to, co najważniejsze tu i teraz: kierunki rozwoju, które nabierają tempa, oraz czynniki wpływające na ich adopcję. Zyskasz całościowy obraz, dzięki któremu łatwiej umieścić własną pracę lub biznes w kontekście przyspieszającej transformacji. Takie spojrzenie pozwala odróżniać chwilowe mody od zjawisk o trwalszym znaczeniu, a w rezultacie lepiej planować kolejne kroki.

Przyszłość i przygotowanie

W finale poznasz pięć możliwych scenariuszy rozwoju sztucznej inteligencji oraz ich potencjalny wpływ na społeczeństwo, gospodarkę i codzienne życie. Celem jest przygotowanie do świadomego działania: wskazanie, jakie umiejętności warto rozwijać i jak reagować na wyzwania, które mogą się pojawić wraz z kolejnymi zmianami. Otrzymasz konkretne kierunki do przemyślenia, aby lepiej zaplanować własną ścieżkę w świecie kształtowanym przez AI – zarówno w pracy, jak i poza nią. To kompas na najbliższe lata.