AI za IT, digitalizaciju i bezbednost
Ova grupa obuka osmišljena je za timove koji grade i održavaju digitalnu infrastrukturu – temelj svake uspešne AI transformacije. Namenjena je IT stručnjacima, inženjerima digitalnih rešenja, ekspertima za sajber bezbednost i timovima koji rade sa podacima i AI modelima. Njihova uloga je ključna jer bez stabilne, bezbedne i skalabilne infrastrukture nema ni uspešne primene veštačke inteligencije u drugim sektorima kompanije.
Kome je obuka namenjena:
- IT sektor i sistem administratori
- Timovi za digitalni razvoj i integraciju rešenja
- Stručnjaci za sajber bezbednost i informacionu sigurnost
- Data science i AI inženjerski timovi
- Tehničke službe zadužene za infrastrukturu i podršku
Teme koje obuka obuhvata:
AI alati za internu automatizaciju (RPA i API integracije)
Učesnici će naučiti kako da primene alate kao što su RPA (Robotic Process Automation) i inteligentne API integracije za automatizaciju internih IT procesa – kao što su obrada zahteva, nadgledanje sistema, rutinsko održavanje i povezivanje različitih platformi.
AI u zaštiti sistema i podataka (AI-driven cybersecurity)
U okviru ove teme obuhvata se upotreba AI za detekciju pretnji, otkrivanje anomalija i reagovanje na sajber incidente u realnom vremenu. Kroz praktične primere, učesnici će se upoznati sa alatima koji koriste mašinsko učenje za unapređenje bezbednosti mreža i podataka.
Upravljanje bazama podataka i AI modelima
Polaznici će savladati kako da efikasno upravljaju velikim skupovima podataka, pripremaju podatke za treniranje AI modela, i upravljaju životnim ciklusom modela – od razvoja do implementacije i monitoringa (MLOps pristup).
Etika i bezbednost u primeni AI
Poseban fokus biće stavljen na etičke dileme i pravne aspekte korišćenja veštačke inteligencije – uključujući zaštitu privatnosti, odgovornu upotrebu podataka, usklađenost sa propisima (npr. GDPR, AI Act), i sprečavanje algoritamske pristrasnosti.
Planiranje AI infrastrukture i skalabilnost sistema
Učesnici će naučiti kako da projektuju infrastrukturu koja može da podrži razvoj i širenje AI rešenja, uključujući izbor serverskih resursa, rad u cloud i hibridnim okruženjima, i orkestraciju distribuiranih sistema.
Ciljevi obuke:
- Jačanje IT kapaciteta za AI transformaciju
- Automatizacija internih procesa i smanjenje manuelnog rada
- Veća otpornost sistema na sajber pretnje
- Uspostavljanje etički odgovornih AI praksi
- Efikasnije upravljanje podacima i AI modelima
Obuke su kombinacija stručnih predavanja, praktičnih vežbi i realnih use-case primera, prilagođenih tehničkom nivou učesnika – od osnovnog razumevanja do naprednog upravljanja AI infrastrukturom.