Szkolenia z AI i cyfrowych bliźniaków

Wprowadzenie do Big Data

Kursy poświęcone tytułowemu zagadnieniu zazwyczaj rozpoczynają się od przedstawienia definicji dużych zbiorów danych i ich historii. W ramach wprowadzenia charakteryzuje się też specyfikę Big Data oraz możliwości wynikające z analizy dużych zbiorów danych i wyzwania towarzyszce ich obróbce. Obowiązkowym punktem na wstępie jest oprócz tego przegląd zastosowań Big Data w różnych dziedzinach w zakresie wykrywania zależności i ukrytych przyczyn – wykorzystuje się je m.in. w predykcyjnym utrzymaniu ruchu i przewidywaniu wyników procesów produkcyjnych i ich optymalizacji. Uzupełnieniem tych informacji jest zwykle charakterystyka popularnych technologii i narzędzi do przechowywania, przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych, takich jak: Hadoop, Spark, NoSQL czy Kafka.

W kursach zaawansowanych szczegółowo omawia się poszczególne etapy obróbki Big Data. Takim jest zbieranie oraz przechowywanie danych, w zakresie którego przedstawiane są różne podejścia do gromadzenia oraz przechowywania informacji, takie jak relacyjne i nierelacyjne bazy danych. W zakresie przetwarzania danych prezentuje się zwykle techniki wstępnej obróbki oraz wyjaśnia się różnice między przetwarzaniem wsadowym i strumieniowym. Jeżeli chodzi o etap wizualizacji i analizy danych, program szkoleń z zakresu Big Data z reguły obejmuje wprowadzenie do metod i narzędzi, które są w tym zastosowaniu popularne – omawiane są standardowo algorytmy uczenia maszynowego i techniki eksploracji danych. Wśród zagadnień, które są typowo poruszane na tego typu szkoleniach, można również wymienić wyzwania związane ze skalowalnością i wydajnością systemów Big Data oraz bezpieczeństwo i prywatność danych.

Patrycja Jasińska

Beckhoff Automation

Jaka jest tematyka prowadzonych przez Was szkoleń? Kim są ich uczestnicy?

Szkolenia przemysłowe są skierowane do różnorodnych grup odbiorców, głównie pracowników działów utrzymania ruchu, producentów maszyn oraz integratorów systemów działających w różnych sektorach. W celu pełnego zrozumienia danego systemu uczestnicy zazwyczaj korzystają z indywidualnych ścieżek szkoleniowych. Jest to konieczne, ponieważ poznanie technologii konkretnego producenta w ramach jednego szkolenia może być wyzwaniem.

Tematyka jest zależna od odbiorcy. Szkolenia skierowane do działów utrzymania ruchu koncentrują się głównie na zagadnieniach diagnostycznych, natomiast szkolenia dla producentów maszyn czy integratorów skupiają się na pełnym zrozumieniu możliwości danego rozwiązania oraz właściwym jego wykorzystaniu. W dobie przemysłu 4.0 konieczne jest zdobywanie wiedzy pozwalającej umiejętnie łączyć świat IT ze światem przemysłu.

Dodam tu, że szkolenia oferowane są jako niezależne produkty, ale też w ramach pakietu ze sprzętem. W przypadku dużych projektów często nie jest możliwe rozpoczęcie jego realizacji bez uprzedniego szkolenia i takie pakiety są koniecznością.

Jak popularność Internetu i cyfryzacja wpływa na rynek szkoleń? Czy szkolenia można traktować jako przedłużenie edukacji na uczelniach wyższych?

Szkolenia są na pewno praktycznym uzupełnieniem wcześniej zdobytej wiedzy, która często jest jedynie teoretyczna. Na szczęście coraz więcej uczelni technicznych nawiązuje różnego typu współpracę z firmami działającymi na rynku, tak aby studenci wchodząc na rynek pracy, mieli już jakieś praktyczne doświadczenie.

Na rynku pojawia się też coraz więcej możliwości szkoleń online, jednak to wersje stacjonarne cieszą się niesłabnącą popularnością. Możliwość pracy na fizycznym sprzęcie i testowanie różnych rozwiązań w bezpiecznych warunkach szkoleniowych pod okiem prowadzącego jest nie do przecenienia.

Jakie były ostatnie lata na omawianym rynku w Polsce?

Były one na rynku szkoleń bardzo owocne! Poza rosnącą świadomością konieczności podnoszenia swoich kwalifikacji za pomocą specjalistycznych szkoleń, pandemia w wielu firmach, poprzez zawieszenie niektórych projektów, dała po prostu czas i przestrzeń na takie przedsięwzięcia.

Szkolenia z AI i cyfrowych bliźniaków

W ramach kursów poświęconych ogólnie Przemysłowi 4.0, jak i tych szczegółowych dotyczących Big Data, zwykle poruszany jest temat sztucznej inteligencji. Przedstawiane są kluczowe pojęcia z tej dziedziny, jak uczenie maszynowe, sztuczne sieci neuronowe czy deep learning (uczenie głębokie) oraz omawiane są podstawowe zagadnienia z zakresu wykorzystania AI, w tym przygotowanie danych, tworzenie na ich podstawie modeli i ich trenowanie. Podawane są ponadto przykłady wykorzystania sztucznej inteligencji w przemyśle w optymalizacji procesów, na przykład w celu poprawy efektywności energetycznej czy ograniczenia przestojów dzięki podejściu predykcyjnemu w utrzymaniu ruchu.

Ważną częścią Industry 4.0 są cyfrowe bliźniaki, czyli wirtualne reprezentacje lub repliki obiektów albo produktów, które wykorzystuje się w symulacjach w celu przewidywania przebiegu procesów albo zmian właściwości. Na szkoleniach w ramach wprowadzenia do tej technologii zazwyczaj przedstawia się jej podstawy (główne koncepcje, terminy, historię), charakteryzuje typy cyfrowych bliźniaków i ich główne bloki funkcyjne, omawia cykl życia i przypadki użycia oraz popularne platformy.