Τεχνητή νοημοσύνη και έξυπνες εφαρμογές

Σύντομη περιγραφή εκπαιδευτικού υλικού

Το εκπαιδευτικό υλικό παρουσιάζει τις βασικές αρχές της Τεχνητής Νοημοσύνης και των έξυπνων εφαρμογών, με έμφαση στα διαλογικά συστήματα, τα chatbots, τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και την παραγωγική ΤΝ. Αναλύει την ιστορική εξέλιξη των chatbots, τις βασικές αρχιτεκτονικές τους, τις τεχνολογίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, τις επιχειρησιακές εφαρμογές AI και τη χρήση τους σε τομείς όπως η εξυπηρέτηση πελατών, το ανθρώπινο δυναμικό, το μάρκετινγκ και η διοίκηση έργων. Παράλληλα, εξετάζει τον σχεδιασμό συστημάτων Conversational AI, το Prompt Engineering, τα multi-agent συστήματα, το RAG, την ασφάλεια, την αξιολόγηση ποιότητας και τη μετάβαση από το πρωτότυπο στην παραγωγική λειτουργία. Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται επίσης σε κλαδικές έξυπνες εφαρμογές στον πολιτισμό, την αγροδιατροφή, την ενέργεια, την υγεία και την εκπαίδευση, καθώς και στον ανθρώπινο παράγοντα, την εμπειρία χρήστη, τη συναισθηματική νοημοσύνη, τη μεροληψία, τη διαφάνεια, την εμπιστοσύνη, την ηθική χρήση και τη διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Μαθησιακά αποτελέσματα

Με την ολοκλήρωση της μελέτης του υλικού, οι εκπαιδευόμενοι θα είναι σε θέση να:

• κατανοούν τις βασικές έννοιες της Τεχνητής Νοημοσύνης, των chatbots, των διαλογικών συστημάτων και των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων,
• αναγνωρίζουν την ιστορική εξέλιξη των chatbots από τα πρώτα συστήματα κανόνων έως τα σύγχρονα LLMs,
• διακρίνουν βασικούς τύπους chatbots, όπως rule-based, AI-powered και υβριδικά συστήματα,
• εξηγούν τον ρόλο της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, της αναγνώρισης πρόθεσης, της εξαγωγής οντοτήτων και της διαχείρισης διαλόγου,
• κατανοούν τις βασικές εφαρμογές των chatbots και της AI σε εξυπηρέτηση πελατών, λιανικό εμπόριο, τραπεζικό τομέα, υγεία, εκπαίδευση και δημόσιες υπηρεσίες,
• περιγράφουν πώς η AI μπορεί να ενισχύσει επιχειρησιακές λειτουργίες, όπως HR, employee experience, marketing, campaign optimization και project management,
• αξιολογούν την οργανωτική ωριμότητα, τις ανάγκες διαχείρισης αλλαγής και τη μέτρηση επιχειρηματικής αξίας μέσω ROI και KPIs,
• εφαρμόζουν βασικές αρχές σχεδιασμού Conversational AI και κατανοούν τη λειτουργία των αρχιτεκτονικών LLM,
• αξιοποιούν βασικές και προχωρημένες τεχνικές Prompt Engineering για τη βελτίωση της ποιότητας των παραγόμενων απαντήσεων,
• κατανοούν τη λειτουργία των multi-agent συστημάτων, του LangChain, των vector databases, του semantic search και του Retrieval Augmented Generation,
• αναγνωρίζουν βασικούς κινδύνους, όπως hallucinations, προκαταλήψεις, ανακριβείς απαντήσεις και προβλήματα ασφάλειας,
• αξιολογούν την ποιότητα και την απόδοση συστημάτων Conversational AI με κατάλληλες μετρικές, ανθρώπινη αξιολόγηση και A/B testing,
• περιγράφουν εφαρμογές έξυπνων τεχνολογιών σε πολιτισμό, αγροδιατροφή, IoT, έξυπνα δίκτυα, υγεία και εκπαίδευση,
• κατανοούν τη σημασία των δεδομένων, των αισθητήρων, των data pipelines και των edge/cloud αρχιτεκτονικών στις έξυπνες εφαρμογές,
• αναγνωρίζουν τη σημασία του ανθρωποκεντρικού σχεδιασμού, της εμπειρίας χρήστη, της προσβασιμότητας και του inclusive design,
• εξηγούν τον ρόλο της συναισθηματικής νοημοσύνης και της ενσυναίσθησης στα chatbots και στα AI συστήματα,
• αξιολογούν ζητήματα μεροληψίας, ισότητας, κοινωνικής δικαιοσύνης, διαφάνειας, εξηγησιμότητας και εμπιστοσύνης,
• κατανοούν τη σημασία της ηθικής διακυβέρνησης, της προστασίας δεδομένων, της συμμόρφωσης και της υπεύθυνης εφαρμογής της AI στους οργανισμούς.