25-26 kwietnia odbyły się warsztaty „Praktyczne zastosowania AI w sektorze energetycznym”
Informacje techniczne dla uczestników
Informacje techniczne dla uczestników
Informacje techniczne dla uczestników:
- Wydarzenie odbędzie się na platformie ClickMeeting, prosimy o sprawdzenie przed rozpoczęciem warsztatów, czy na Państwa sprzęcie nie ma blokady platformy. Jeśli tak, konieczny będzie kontakt z osobą odpowiedzialną za kwestię IT w Państwa firmie.
- Zalecamy korzystanie z przeglądarek: Google Chrome lub Mozilla Firefox.
- Państwa mikrofon i kamera będą domyślnie wyłączone. W przypadku chęci zadania pytania, prosimy o informację na czacie, a mikrofon zostanie włączony. Komunikacja z innymi uczestnikami oraz prelegentami możliwa będzie również poprzez chat, który znajduje się po prawej stronie ekranu.
- Jeśli wystąpią jakiekolwiek problemy techniczne (np. brak dźwięku lub obrazu), prosimy najpierw spróbować zamknąć kartę wydarzenia i dołączyć ponownie do pokoju warsztatowego.
- Jeśli problemy techniczne nadal będą występować, prosimy o kontakt z koordynatorką techniczną wydarzenia. Dane kontaktowe: +48 575 300 528 lub e-mail: z.bernat@mmcpolska.pl.
Instrukcja logowania:
- 1. Po wejściu w link otworzy się pokój szkoleniowy. W wyznaczone pola prosimy wpisać pełne imię, pełne nazwisko, nazwę firmy oraz adres mailowy, na który przesłaliśmy link do logowania. Podkreślamy, że podanie niepełnych lub nieprawdziwych danych uniemożliwi uczestnictwo w wydarzeniu. Dodatkowo, o ewentualnej zmianie uczestnika wydarzenia należy nas poinformować przed jego rozpoczęciem.
- 2. Po wpisaniu wszystkich wymaganych przez platformę ClickMeeting danych, prosimy o kliknięcie aktywnego przycisk Rejestruj.
- 3. Na skrzynkę mailową ClickMeeting wyśle automatyczną wiadomość Znajduje się w niej aktywny przycisk Oglądaj teraz, który przekieruje Państwa do wydarzenia. Jeżeli przycisk nie działa, należy skopiować i wkleić do przeglądarki link znajdujący się za napisem: Skopiuj i wklej do przeglądarki następujący link. (Jeśli automatycznego maila z platformy ClickMeeting nie ma w Państwa skrzynce odbiorczej, prosimy o sprawdzenie folderu SPAM)
- 4. Dołączyliście Państwo do wydarzenia, życzymy udanych warsztatów.
- 5. Jeśli pojawią się problemy na powyższych etapach logowania, prosimy o kontakt pod numerem: 575 300 528.
Dzień I, 25 kwietnia 2024 r.
9:00-9:15 Logowanie do platformy, otwarcie szkolenia
9:15 - 10:45 Moduł 1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji dla sektora energetycznego
- Ewolucja i definicje AI: analiza historycznych i współczesnych podejść do AI, z naciskiem na algorytmy heurystyczne i ich rozwój (10 min)
- Przegląd metod i algorytmów sztucznej inteligencji: przegląd od deterministycznych systemów ekspertowych do adaptacyjnych sieci neuronowych, z akcentem na ich zastosowanie w zarządzaniu zasobami energetycznymi (10 min)
- Kluczowe zagadnienia związane z uczeniem maszynowym: Jak uczenie maszynowe może być wykorzystane do optymalizacji procesów energetycznych (20 min)
- Kluczowe zagadnienia związane z uczeniem głębokim w energetyce: Rola uczenia głębokiego w analizie i prognozowaniu danych energetycznych (20 min)
- Uczenie ze wzmocnieniem w sektorze energetycznym: zastosowanie uczenia ze wzmocnieniem do automatyzacji i optymalizacji procesów w sektorze energetycznym, z naciskiem na adaptacyjne systemy zarządzania energią, efektywność operacyjną i redukcję kosztów (20 min)
- Duże modele językowe (LLM) i możliwości ich wykorzystania w sektorze energetyki (10 min)
10:45 - 11:00 Przerwa
11:00 - 13:00 Moduł 2. Zaawansowane techniki uczenia maszynowego w energetyce
- Zaawansowane aspekty uczenia maszynowego: eksploracja zaawansowanych technik uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego, oraz semi-nadzorowanego w kontekście prognozowania popytu energetycznego (15 min)
- Głębokie uczenie w analizie danych energetycznych: zastosowanie sieci neuronowych, w tym CNN (Convolutional Neural Networks) i RNN (Recurrent Neural Networks), w przetwarzaniu i analizie dużych zbiorów danych energetycznych (20 min)
- Głębokie zrozumienie uczenia maszynowego: wykorzystanie zaawansowanych technik, takich jak Gradient Boosting Machines (GBM) i Random Forests, do modelowania i optymalizacji w sektorze energetycznym (20 min)
- Zastosowanie algorytmów klasyfikacji i regresji: implementacja SVM (Support Vector Machines), sieci neuronowych i regresji liniowej w prognozowaniu cen energii i popytu (20 min)
- Eksploracja algorytmów uczenia nienadzorowanego: wykorzystanie algorytmów, takich jak DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) i PCA (Principal Component Analysis), do analizy zużycia energii i wykrywania anomalii (15 min)
- Techniki redukcji wymiarowości i inżynierii cech: stosowanie metod takich jak Autoencoders i Feature Engineering do efektywnej analizy i interpretacji dużych zbiorów danych energetycznych (15 min)
- Walidacja i ocena modeli AI: zaawansowane metody, takie jak K-fold cross-validation i techniki oceny modeli, takie jak AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristics curve), do oceny skuteczności modeli w sektorze energetycznym (15 min)
13:00 - 13:30 Moduł 3. Etyka i regulacje w sztucznej inteligencji
- Kluczowe kwestie etyczne i prawne związane z AI (15 min)
- Przegląd regulacji i standardów dotyczących AI (AI Act, systemy wysokiego ryzyka) (15 min)
13:30 Zakończenie pierwszego dnia szkolenia
Dzień II, 26 kwietnia 2024 r.
9:00-9:15 Logowanie do platformy
9:15 - 10:45 Moduł 4. Zastosowanie AI: Case studies i strategie
-
Zastosowanie AI w prognozowaniu zapotrzebowania na energię.
Użycie sieci neuronowych do przewidywania popytu na energię elektryczną w zależności od czynników takich jak warunki pogodowe, trendy konsumpcyjne i zmiany demograficzne. Omówienie metodologii, w tym zbierania danych, treningu modelu i walidacji wyników (45 min) -
AI w zarządzaniu i optymalizacji miksu energetycznego.
Implementacja algorytmów optymalizacyjnych do zarządzania portfelem źródeł energii, włączając odnawialne i konwencjonalne źródła, z naciskiem na minimalizację kosztów i emisji. Analiza strategii wykorzystania AI do zrównoważonego i efektywnego zarządzania zasobami energetycznymi (45 min)
10:45 - 11:00 Przerwa
11:00 - 12:30 Moduł 4. cd. Zastosowanie AI: Case studies i strategie
-
Wykrywanie i przewidywanie awarii sieci energetycznych
Wykorzystanie modeli uczenia maszynowego do monitorowania stanu sieci energetycznej i wczesnego wykrywania potencjalnych awarii. Omówienie zastosowania analizy danych z czujników, technik przetwarzania sygnałów i modelowania predykcyjnego (45 min) -
Inteligentne systemy zarządzania energią w budynkach
Implementacja systemów AI do inteligentnego zarządzania zużyciem energii w budynkach komercyjnych i mieszkaniowych, wykorzystując dane z czujników i prognozy pogodowe. Analiza zastosowania modeli uczenia maszynowego do automatyzacji decyzji dotyczących ogrzewania, chłodzenia i oświetlenia w celu optymalizacji komfortu i efektywności energetycznej (45 min)
12:30-13:10 Przerwa na lunch
13:10 - 14:10 Moduł 5. Skuteczne wdrażanie AI w organizacji: procesy i praktyki
- Omówienie procesu wdrożenia AI, od początkowej analizy wymagań po implementację i monitorowanie. Identyfikacja potencjalnych przeszkód i ryzyków w kontekście regulacji branżowych, bezpieczeństwa danych i zgodności (15 min)
- Analiza realnych wyzwań, z jakimi organizacje energetyczne mogą się zmierzyć podczas implementacji AI (15 min)
- Szczegółowe studia przypadków udanych wdrożeń AI w energetyce, wskazujące na kluczowe czynniki sukcesu(15 min)
- Najlepsze praktyki i innowacje z innych sektorów, które mogą zostać zaadaptowane w energetyce (15 min)
14:10 Zakończenie szkolenia, przekazanie informacji organizacyjnych po wydarzeniu.
aktualizacja 8.03.2024
Opis szkolenia
- Czas trwania: 8 godzin* + 2 godziny konsultacji** (w podziale na dwa dni)
- Po zakończeniu szkolenia, każdy z uczestników będzie miał możliwość skorzystania z dwóch godzin indywidualnych konsultacji online z naszymi ekspertami. Konsultacje te mają na celu omówienie potencjalnych zastosowań sztucznej inteligencji w ich przedsiębiorstwie. Uczestnicy będą mogli wykorzystać te sesje przez sześć miesięcy, licząc od dnia odbycia szkolenia, co daje im elastyczność w dostosowaniu wsparcia do swoich indywidualnych potrzeb i harmonogramów.
- Każdy uczestnik otrzyma certyfikat uczestnictwa w naszym projekcie
- W programie szkolenia omawiane będą praktyczne case-studies z sektora energetycznego i przemysłowego
- Szkolenie będzie nagrane, abyście mogli utrwalić wiedzę
Najlepsi szkoleniowcy z branży
Ireneusz Wochlik
Specjalista w dziedzinie sztucznej inteligencji, biocybernetyk. Współzałożyciel i CEO Aigorithmics sp. z o.o., Członek Zarządu Fundacji AI LAW TECH, Lider Podgrupy ds Energetyki GRAI przy KPRM.
Andrzej Kałuża
Doktor w dyscyplinie matematyka, ekspert sztucznej inteligencji i analizy danych, nauczyciel akademicki, kierownik projektów B+R.
Marcelina Studzińska-Wrona
Doktorantka na WMS AGH, jej badania naukowe dotyczą dotyczą rozwoju metod głębokiego uczenia oraz metod numerycznych dla stochastycznych równań różniczkowych. Ponad 4-letnie doświadczenie w komercyjnych projektach AI.
Martyna Wiącek
Specjalistka od metod statystycznych, numerycznych, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Doktorantka na Wydziale Matematyki Stosowanej AGH ze specjalizacją w zakresie metod numerycznych i obliczeniowych.
Roman Bieda
Radca prawny i rzecznik patentowy, prezes zarządu fundacji AI LAW TECH. Specjalista w szeroko rozumianym prawie nowych technologii, tj. umowach IT, prawie własności intelektualnej, RODO, prawnych aspektach AI.
Projekt powstał we współpracy organizacji, którym zależy na rozwoju sektora energii w Polsce. Jako organizatorzy chcemy edukować, szkolić, rozmawiać o potencjale i tworzeniu nowych modeli biznesowych w zakresie zastosowania AI w energetyce i przemyśle.
Monika Nowak
Flagship Events Department Director
kom: +48 530 662 013
m.nowak@mmcpolska.pl
*)Organizator zastrzega sobie możliwość odwołania szkolenia na 3 tygodnie przed wydarzeniem.
**) Bilet na szkolenie nie uprawnia do udziału w EuroPOWER
***)Szkolenie On-line odbędzie się na platformie Zoom