Programi cjeloživotnog obrazovanja Fakulteta elektrotehnike i računarstva

Naziv programa:

AI Bootcamp - Osnove umjetne inteligencije (eng. AI Bootcamp - Foundations of AI)

Trajanje

40 sati (20 sati nastave + 20 sati zajedničkog praktičnog rada)

Jezik

hrvatski, engleski

Način izvođenja

klasično

Razina prema HKO-u

7

Cijena (EUR)

1.200 EUR + PDV

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

• Primjenjivati postupke modeliranja podataka (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Primijeniti koncepte i tehnologije strojnog učenja u podatkovnim analizama (uključivo i Big Data) (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Primijeniti modele predviđanja trendova (predictive analytics) u podatkovnoj analitici (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Analizirati podatke pomoću algoritama strojnog učenja (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Prepoznati mogućnosti AI/ML za unapređenje poslovanja (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Koristiti statističke modele temeljene na strojnom učenju (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Predložiti odgovarajuću metodu strojnog učenja u ovisnosti o zadanom problemu (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Pripremiti podatke u oblik pogodan za primjenu odgovarajućeg algoritma strojnog učenja (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Primijeniti algoritam strojnog učenja na skupu podataka pomoću odgovarajućeg  programskog alata (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Protumačiti rezultat modela strojnog učenja (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Predložiti poboljšanja korištenog modela strojnog učenja na temelju dobivenih rezultata (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Sudjelovati u razvoju prikladne metode strojnog učenja za ostvarivanje sustava umjetne inteligencije (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Primijeniti relevantna načela, metode i tehnike programiranja iz područja strojnog učenja i umjetne inteligencije (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Razvijati i primjenjivati algoritme za analizu podataka dobivenih na izlazima senzora i elektromehaničkih sustava (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).
• Primijeniti metode prikupljanja i analize podataka (prepoznato kao digitalna vještina, izvor: HKO).

Naziv programa:

Osposobljavanje za rad daljinski upravljanim ronilicama (ROV)

Trajanje

24 sata (18 sati nastave + 6 sati samostalnog rada)

Jezik

hrvatski

Način izvođenja

klasično (uživo)

Razina prema HKO-u

6

Cijena (EUR)

520 EUR po polazniku

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

• Provoditi podvodni pregled stanja i/ili šteta na brodskom trupu te obalnoga ruba i morskog dna lučkih područja.
• Utvrditi ispravnost privezne opreme u marinama, stanje podrtina, umjetnih i prirodnih grebena, podmorskih cijevovoda, kabela, odvoda te drugih objekata i struktura u moru.
• Promatrati podmorje.
• Planirati zarone ROV-a.
• Navigirati, pilotirati i manipulirati daljinski upravljanim ronilicama.
• Samostalno raditi s ROV sustavom.
• Provoditi podvodno snimanje s ROV-om.

Naziv programa:

AIoTwin

Trajanje

38 sati (18 sati nastave + 20 samostalnog rada polaznika)

Jezik

engleski

Način izvođenja

klasično (uživo)

Broj ECTS bodova koji se stječu završetkom programa

1.5

Razina prema HKO-u

7

Cijena (EUR)

Cijena sudjelovanja je pokrivena iz budžeta projekta. Polaznici sami pokrivaju vlastiti trošak putovanja i smještaja.

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

• Sveobuhvatno razumijevanje relevantnih istraživačkih problema i postojećih rezultata u području primjene umjetne inteligencije za Internet stvari i rubnog računarstva za IoT okruženja.
• Stjecanje praktičnih vještina kroz korištenje programskih rješenja za orkestraciju usluga u IoT i edge okruženjima.
• Stjecanje generičkih vještina za buduće znanstvenike (npr. priprema znanstvenih projektnih prijedloga, održavanje softvera otvorenog koda, vještine potrebne za osnivanje startup poduzeća).

Naziv programa:

Technical Leadership Program (TLP)

Trajanje

240 sati (114 sati nastave + 96 sati samostalnog rada)

Jezik

engleski

Način izvođenja

klasično (uživo)

Razina prema HKO-u

6

Cijena (EUR)

5.000 EUR + PDV

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

- Znati prepoznati i analizirati probleme u organizaciji u svrhu osmišljavanja strategija za rješavanje problema
- Voditi tehničke projekte
- Razumijeti karakteristike timova i povećati njihovu učinkovitost
- Analizirati i interpretirati različite pristupe planiranja budžeta
- Planirati softverske projekte i osigurati kvalitetu istih kroz testiranje metodologije i upravljanje rizikom
- Razumijeti proces implementiranja promjene u organizaciji
- Raspoznati infrastrukturu IT sustava i dizajnirati IT sustave
- Razumijeti osnove istraživanja i razvoja
- Prepoznati i razumijeti prijetnje kibernetičkoj sigurnosti
- Razviti vlastiti stil vodstva i komunikacije
- Razumijeti i implementirati pristup usmjeren na zahtjeve tržišta i krajnje korisnike
- Povećati učinkovitost procesa i održivost organizacije
- Predvidjeti promjene u području i sukladno njima razvijati inovacije

Naziv programa:

Upravljanje rizikom

Trajanje

45 sati (20 sati nastave + 25 samostalnog rada polaznika)

Jezik

hrvatski

Način izvođenja

mješovito

Razina prema HKO-u

nije primjenjivo

Cijena (EUR)

700,00 € + PDV

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

• Znati razgranati poslovanje kompanije na ključne elemente kako bi za svaki utvrdili kontekst u kojem se treba usmjeriti na upravljanje rizikom
• Znati kako identificirati rizike (različite metode kao što su liste za provjeru (check liste), strukturirane radionice ili intervjui s kvalificiranim konzultantima, upitnici i pisane ankete)
• Znati provesti detaljnu analizu rizika kroz kontrolu, procjenu vjerojatnosti i posljedica te rangiranje i vrednovanje rizika
• Znati kako izabrati najbolji odziv na rizike te koje rizike treba izbjeći, koje prenijeti, koje prihvatiti i koje ublažiti
• Znati provesti PESTLE i SWOT analizu
• Znati napraviti registar rizika uz rangiranje rizika na temelju izloženosti riziku, kao kombinacija procjene vjerojatnosti i upliva, izračunati očekivanu monetarnu vrijednost te rezervni fond uz određivanje odziva na rizike

Naziv programa:

Duboko podržano učenje

Trajanje

40 sati (40 sati nastave)

Jezik

hrvatski

Način izvođenja

klasično (uživo); mješovito

Razina prema HKO-u

nije primjenjivo

Cijena (EUR)

1.000,00 € + PDV

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

• Znati objasniti temeljne koncepte dubokog podržanog učenja
• Znati opisati dodatne pristupe za učenje ponašanja poput imitacijskog učenja i učenja s ljudskim povratnim informacijama
• Znati identificirati ključne korake u razvoju sustava koji primjenjuju duboko podržano učenje (definiranje poslovnog/istraživačkog problema,  dizajn, implementacija i evaluacija algoritma dubokog podržanog učenja)
• Znati primjenjivati alate i tehnologije za industrijska rješenja koja primjenjuju duboko podržano učenje
• Znati prepoznati ključne izazove i otvorene probleme u praktičnoj primjeni

Naziv programa:

Umjetna inteligencija – kako računala „misle“?

Trajanje

18 sati (18 sati nastave)

Jezik

hrvatski

Način izvođenja

klasično (uživo); mješovito

Razina prema HKO-u

nije primjenjivo

Cijena (EUR)

500 € + PDV

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

• Znati definirati osnovne pojmove i koncepte umjetne inteligencije
• Znati sažeti trenutne mogućnosti i ograničenja umjetne inteligencije
• Znati pobrojati glavna područja industrijske primjene umjetne inteligencije
• Znati opisati temeljne metode i pristupe u umjetnoj inteligenciji (npr. strojno učenje, duboko učenje, podržano učenje)
• Znati karakteristike i mogućnosti generativne umjetne inteligencije
• Znati kritički prosuđivati informacije o umjetnoj inteligenciji te donositi vlastite zaključke

Naziv programa:

Analitika u financijama

Trajanje

24 sata (24 sata nastave)

Jezik

hrvatski

Način izvođenja

klasično (uživo); mješovito

Razina prema HKO-u

nije primjenjivo

Cijena (EUR)

800 € + PDV

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

• Znati definirati osnovne pojmove u kvantitativnim financijama
• Znati objasniti matematičke temelje osnovnih kvantitativnih metoda u financijama
• Znati definirati i razlikovati tipove financijskih podataka
• Znati razlikovati modele za vrednovanje imovine
• Znati definirati osnove teorije portfelja i primijeniti metode za optimizaciju portfelja
• Znati objasniti adekvatnost statističkih metoda i algoritama strojnog učenja za promjene u kvantitativnim financijama

Naziv programa:

Statističko zaključivanje i analiza podataka

Trajanje

32 sata (32 sata nastave)

Jezik

hrvatski

Način izvođenja

klasično (uživo); mješovito

Razina prema HKO-u

nije primjenjivo

Cijena (EUR)

900 € + PDV

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

• Znati primijeniti postupak pripreme i vizualizacije podataka
• Znati odabrati adekvatni statistički test za analizu stvarnih podataka
• Znati analizirati odnose među statističkim varijablama primjenom postupaka regresijske i korelacijske analize
• Znati ocijeniti i opravdati adekvatnost postupka statističkog zaključivanja za dostupne podatke
• Znati objasniti rezultate statističke analize podataka i procijeniti njihov praktični značaj

Naziv programa:

AI Bootcamp: Matematička optimizacija (eng. AI Bootcamp: Mathematical Optimization)

Trajanje

40 sati (16 sati nastave + 24 samostalnog rada polaznika)

Jezik

hrvatski

Način izvođenja

klasično (uživo)

Razina prema HKO-u

nije primjenjivo

Cijena (EUR)

1.200 EUR + PDV

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

Po završetku obrazovnog programa, polaznici će znati:
- razumjeti osnovna načela matematičke optimizacije
- formulirati  optimizacijske probleme
- odabrati odgovarajući optimizacijski algoritam
- samostalno rješavati optimizacijske probleme u Pythonu
- primijeniti tehnike optimizacije na rješavanje stvarnih problema

Naziv programa:

AI Bootcamp: Predviđanje vremenskih nizova (eng. AI Bootcamp: Time-Series Forecasting)

Trajanje

40 sati (12 sati nastave + 28 samostalnog rada polaznika)

Jezik

hrvatski

Način izvođenja

klasično (uživo)

Razina prema HKO-u

nije primjenjivo

Cijena (EUR)

1.200 EUR + PDV

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

Po završetku obrazovnog programa, polaznici će znati:
- kako analizirati i vizualizirati podatke vremenskih nizova u Pythonu
- kako učinkovito obraditi podatke vremenskih nizova
- razumjeti osnovna načela predviđanja vremenskih nizova
- kako prilagoditi i implementirati statističke modele i modele strojnog učenja za predviđanje vremenskih nizova
- najbolje prakse u validaciji točnosti modela za predviđanje vremenskih nizova (unakrsna validacija bez curenja podataka, razni metrički pokazatelji...)
- tehnike predviđanja strojnim učenjem više koraka unaprijed
- osnove hijerarhijskih pristupa
- primijeniti tehnike predviđanja nad stvarnim podacima i scenarijima

Naziv programa:

Implementacija direktive NIS2

Trajanje

15 (15 sati nastave)

Jezik

hrvatski

Način izvođenja

klasično (uživo)

Razina prema HKO-u

nije primjenjivo

Cijena (EUR)

Cijena na upit (Cijena se određuje ovisno o veličini grupe te prilagodbi programa prema specifičnostima poduzeća naručitelja)

Kompetencije koje se stječu završetkom programa:

Po završetku programa, polaznici će:
- Dobiti uvid u trenutno stanje sigurnosti u svom sektoru
- Znati legislativni okvir vezan uz kibernetičku sigurnost
- Razumijeti razloge za pojedine zahtjeve iz Zakona o kibernetičkoj sigurnosti i Uredbe o kibernetičkoj sigurnosti
- Znati što se sve očekuje od organizacija
- Znati koje su odgovornosti uprave, a koje osoba zaduženih za kibernetičku sigurnost
- Planirati korake koji se moraju poduzeti kako bi se uskladili sa Zakonom o kibernetičkom sigurnosti i Uredbom o kibernetičkoj sigurnosti