Praktyczne zastosowania AI w sektorze energetycznym – 39. Konferencja Energetyczna EuroPOWER & 8. OZE POWER

Praktyczne zastosowania AI w sektorze energetycznym

Tego jeszcze nie było! Najlepsi na rynku przygotowują szkolenie nt. sztucznej inteligencji dla branży energetycznej!
Nie przeocz tego projektu!

Pierwszy raz w ramach EuroPOWER odbędzie się Szkolenie online:

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
  • Szkolenie przeznaczone jest zarówno dla zarządów jak i dyrektorów, czy specjalistów. Wiedza, którą chcemy się podzielić jest szeroka, a business casy dotyczą różnych elementów funkcjonowania branży.

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.
  • Kluczowe zagadnienia związane z uczeniem głębokim w energetyce: Rola uczenia głębokiego w analizie i prognozowaniu danych energetycznych.
  • 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)

13:40 - 14:10 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)

14:10 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

  • Kluczowe kwestie etyczne i prawne związane z AI (15 min)
  • Przegląd regulacji i standardów dotyczących AI (AI Act, systemy wysokiego ryzyka) (15 min)

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.

*Zastrzegamy prawo do zmian w agendzie.
aktualizacja 8.03.2024

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.

Paweł Morkisz

Ekspert w dziedzinie metod obliczeniowych i głębokiego uczenia maszynowego. Jako Senior Deep Learning Algorithms Manager prowadzi w NVIDIA zespół odpowiedzialny za badania i rozwój metod głębokiego uczenia oraz ich optymalizacji.

Paweł Przybyłowicz

Dr hab. w dyscyplinie matematyka, ekspert w zakresie złożoności obliczeniowej oraz symulacjach Monte Carlo. Laureat wielu nagród za wyniki teoretyczne, kierownik wielu projektów badawczych wykorzystania modeli matematycznych i AI w biznesie.

Bartłomiej Mulewicz

Specjalista w dziedzinie statystyki i Data Science. Jako teoretyk i praktyk zrealizował i prowadził wiele projektów z dziedziny analizy danych i uczenia maszynowego w różnych dziedzinach biznesu i nauki.

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.

Michał Chodorek

Specjalista w zakresie prawa Life Science (m.in. prawa farmaceutycznego, wyrobów medycznych), prawa własności intelektualnej i ochrony danych osobowych w branżach Healthcare, prawa w AI.

solar energy panel on the building in the big city. Generative AI.
Smart energy concept 3d rendering robot hold light bulb and work with solar panel
hand holding lightbulb with solar panel and wind turbine background. clean energy in nature concept

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

Śledź nasze wydarzenie na bieżąco

Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych zgodnie z Rozporządzeniem Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE w celu wysyłki informacji marketingowych dotyczących produktów lub usług Administratora i jego partnerów (aktualną listę partnerów znajdziesz tutaj). Wyrażenie zgody jest dobrowolne. Wyrażam zgodę na otrzymywanie informacji handlowych drogą elektroniczną zgodnie z Ustawą o Świadczeniu Usług Drogą Elektroniczną z dnia 18 lipca 2002 r. (Dz.U. 2002 nr 144 poz. 1204) przez MM Conferences S.A. z siedzibą w Warszawie (00-193), ul. Stawki 2 o numerze identyfikacyjnym NIP: 9522040486.Wyrażenie zgody jest dobrowolne. Wyrażam zgodę na używanie telekomunikacyjnych urządzeń końcowych i automatycznych systemów wywołujących dla celów marketingu bezpośredniego, zgodnie z art. 172 ustawy z dnia 16 lipca 2004r. Prawo telekomunikacyjne (Dz.U. z 2014 r. poz. 243 ze zm.) przez MM Conferences S.A. z siedzibą w Warszawie (00-193), ul. Stawki 2 o numerze identyfikacyjnym NIP: 9522040486. Wyrażenie zgody jest dobrowolne.

Administratorem danych osobowych jest MM Conferences S.A. z siedzibą w Warszawie (00-193), ul. Stawki 2 („Administrator”). Pana/Pani dane będą przetwarzane wyłącznie w celu wysyłki informacji marketingowych. Więcej