AIFINC

 

AI w finansach i controllingu Cześć! To strona z materiałami dla studentów AI w finansach i controllingu przedsiębiorstw - więcej o nich tutaj

Pod tym linkiem https://dfe.org.pl/aifinc-agentai/ znajdziesz agenta AI, który pomoże Ci przygotować się do realizacji projektu końcowego. Poniżej znajdziesz materiały i linki pomocne podczas zajęć.  Agenda zajęć

1. Jak opisać problem biznesowy, który ma rozwiązać AI?

2. Jak określić celu rozwiązania uzasadniający zastosowanie AI?

3. Jak ustalić zakres budowy rozwiązania?

4. Jak ustalić wyłączenia i ograniczenia?

5. Jak ustalić mierniki oceny efektywności rozwiązania AI?

6. Jak zweryfikować zgodność rozwiązania AI z regulacjami?

7. Jak przygotować i zarządzać danymi w rozwiązaniu AI?

8. Jak dokonać analizy i porównania modeli AI? Co to jest ocena adekwatności?

9. Implementacja gotowego rozwiązania, czy wdrożenie czegoś więcej od czego zacząć i na co zwrócić uwagę?

10. Czy zbudowanie modelu to koniec czy początek drogi? Rozwój i testowanie modeli AI.

11. Czy dokumentacja techniczna, ze szkolenia i wsparcie „po" jest ważne i dlaczego?

12. Analiza wyników, a może ciągły monitoring efektywności? Metryki i ROI – jak to poukładać?

 
Literatura

• Digital Finance Excellence - Autor: Bartosz Radziszewski i inni link Artykuły omawiają kluczowe aspekty automatyzacji i wdrażania rozwiązań IT w firmach w tym AI.

• Jak opisać problem biznesowy, który ma rozwiązać AI? Key Evaluation Metrics For AI Model Performance - Autor: Tanisha.Digital link Artykuł omawia kluczowe metryki oceny wydajności modeli uczenia maszynowego, zarówno dla problemów klasyfikacyjnych, jak i regresyjnych.

• Jak określić cel rozwiązania uzasadniający zastosowanie AI? Goals of Artificial Intelligence – Autor Team Applied AI link Artykuł omawia główne cele sztucznej inteligencji i ich wpływ na różne branże oraz społeczeństwo.

• Jak ustalić zakres budowy rozwiązania? Scope in Generative AI Features – Autor Kate Moran link Artykuł omawia wpływ zakresu funkcji na projektowanie produktów AI.

• Jak ustalić wyłączenia i ograniczenia? A Systematic Review of the Barriers to the Implementation of Artificial Intelligence in Healthcare - Autorzy Molla Imaduddin Ahmed, Brendan Spooner, John Isherwood, Mark Lane, Emma Orrock, Ashley Dennison link Artykuł przedstawia systematyczny przegląd literatury dotyczącej barier w implementacji sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

• Jak ustalić mierniki oceny efektywności rozwiązania AI? Four Key Metrics for Evaluating AI Models – Autor Vahe Andonians link Artykuł omawia cztery najpopularniejsze metryki oceny modeli sztucznej inteligencji.

• Jak zweryfikować zgodność rozwiązania AI z regulacjami? The importance of AI Compliance for your business – Autor Chiara Colombi link Artykuł omawia kluczowe aspekty zgodności sztucznej inteligencji (AI) w kontekście biznesowym

• Jak przygotować i zarządzać danymi w rozwiązaniu AI? The Complete Guide to Preparing Your Data for AI Success – Autor Caroline Mayou link Artykuł przedstawia kompleksowy przewodnik dotyczący przygotowania danych do projektów sztucznej inteligencji (AI).

• Jak dokonać analizy i porównania modeli AI? Co to jest ocena adekwatności? Comparative analysis of artificial intelligence-driven assistance in diverse educational queries: ChatGPT vs. Google Bard – Autorzy Mohammad Al Mashagbeh, Latefa Dardas, Heba Alzaben, Amjad Alkhayat link Artykuł bada skuteczność narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT i Google Bard, w odpowiadaniu na różnorodne pytania w sektorach inżynierii i zdrowia.

• Czy zbudowanie modelu to koniec czy początek drogi? Rozwój i testowanie modeli AI. AI Model Monitoring: Enhance Performance & Reliability – Autorzy Zespół Lyzr link Artykuł omawia znaczenie monitorowania modeli sztucznej inteligencji oraz najlepsze praktyki w tej dziedzinie.

• Czy dokumentacja techniczna, szkolenia i wsparcie „po" są ważne i dlaczego? The Vital Role of Technical Writers in Successful AI Implementation – Auator Christine Ledezma link Artykuł omawia znaczenie osób tworzoących dokumentację techniczną w procesie implementacji sztucznej inteligencji w firmach.

• Analiza wyników oraz ciągły monitoring efektywności – metryki i ROI. Four Key Metrics for Evaluating AI Models – Autor Vahe Andonians link Artykuł omawia cztery najpopularniejsze metryki oceny modeli sztucznej inteligencji.

• Doskonalenie finansowego RAG - Refining Financial RAG with Reinforcement Learning using Adaptive Engine and NVIDIA NeMo Retriever. Autor Adaptive link. W artykule omówiono zastosowanie uczenia ze wzmocnieniem (RL) w celu poprawy dokładności i użyteczności modeli językowych w kontekście finansowym.

• Przykładowe prompty system-prompts-and-models-of-ai-tools https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools/tree/main

• AI Agents Are Here. So Are the Threats. https://unit42.paloaltonetworks.com/agentic-ai-threats/

• Sztuczna inteligencja w organizacji. Ryszard Ćwiertniak https://www.empik.com/sztuczna-inteligencja-w-organizacji-innowacje-biznesowe-w-praktyce-ryszard-cwiertniak,p1503554047,ebooki-i-mp3-p

• Test IQ sztucznej inteligencji https://trackingai.org/home

• Best practices for agentic coding Claude https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices/

• ChatGPT for Writing & Coding ChatGPT https://academy.openai.com/
   https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-for-writing-and-coding-2025-02-13
   https://cookbook.openai.com/examples/gpt4-1_prompting_guide?featured_on=talkpython

• Prompt Engineering - czyli kursy umiejętności precyzyjnego formułowania zapytań do systemów AI, które pozwalają uzyskać najbardziej trafne, kreatywne i użyteczne odpowiedzi.
  - Google https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering?hl=pl
  - Microsoft https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
  - Stanford https://online.stanford.edu/
  - Knight Center https://journalismcourses.org/
  - Dair AI - Democratizing Artificial Intelligence Research, Education, and Technologies https://www.promptingguide.ai/
  - Learn Prompting https://learnprompting.org/
  - Cursea (płatne) https://www.coursera.org/search?query=prompting
  - Udemy (płatne) https://www.udemy.com/courses/search/?q=prompt+engineering&src=sac&kw=prompt
  - Deeplearning (płatne) https://www.deeplearning.ai/
  

• Practical guide to building agents OpenAI https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf
• Joint Embedding Predictive Architecture (V-JEPA) model do analizy i nauki video w celu przewidywania brakujących części wideo https://ai.meta.com/blog/v-jepa-yann-lecun-ai-model-video-joint-embedding-predictive-architecture/  i https://aipapersacademy.com/v-jepa/

• AI Papers Academy – platforma z recenzjami artykułów badawczych z dziedziny sztucznej inteligencji https://aipapersacademy.com/

Benchmark modeli AI https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models


Narzędzia

Lista narzędzi - AI tools link , link, link, (Agentic Workflows) link, link

• Bielik AI https://bielik.ai/

• Canva Magic Studio https://www.canva.com/pl_pl/

• Open AI Chat GPT https://openai.com/chatGPT

• Claude https://www.antropic.com/

• CobraVoice analiza głosu link https://picovoice.ai/platform/cobra/

• DALL-E https://openai.com/index/dall-e-3/

• Datacamp https://www.datacamp.com/datalab

• DeepL https://www.deepl.com/pl/translator

• DeepSeek https://www.deepseek.com/

• ElevenLabs https://elevenlabs.io/pl

• Google AI Studio https://aistudio.google.com/

• Google Gemini https://gemini.google.com/

• Google Gemini CLI (ommand line interface) an open source AI agent that provides access to Gemini directly in your terminal https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/gemini-cli  

• Google NotebookLM https://notebooklm.google.com/

• Grammarly https://app.grammarly.com/

• Grok AI https://grok-ai.app/

• Groq AI models Interface https://groq.com/

• IBM Watson https://eu-de.dataplatform.cloud.ibm.com/login

• Julius https://julius.ai/

• Liama AI https://www.meta.ai/

• Lumia AI - Algorytm Random Contrast Learning (RCL) - data classification model https://lumina247.com/

• Manus AI https://manus.im/

• Microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/

• MidJourney https://www.midjourney.com/

• Mistral AI  https://mistral.ai/ /+ (OCR) https://mistral.ai/solutions/document-ai</a

• Nvidia NeMo Retrieval https://build.nvidia.com/explore/retrieval

• Perplexity https://www.perplexity.ai/

• PLLuM https://pllum.clarin-pl.eu/

• PowerBI https://www.microsoft.com/en-us/power-platform/products/power-bi/

• Powerdrill https://powerdrill.ai/

• Project Astra Real World AI https://blog.google/products/gemini/gemini-appupdates-io-2025/

• Qwen AI LLM https://qwen.org/

• Qra AI LLM https://huggingface.co/OPI-PG/Qra-13b

• Wan2 AI Video Generation Model https://wan2.video/

• MiniMax AI LLM https://www.minimax.io/

• LangChain framework for developing applications powered by large language models (LLMs)  https://www.langchain.com/

• Relevance AI toll to build AI Agents https://relevanceai.com/

• Simular AI personalized autonomous AI Agents that usues computer and acts on your personal devices https://www.simular.ai/

Platformy do tworzenia aplikacji wykorzystujących AI

• Microsoft Power Platform https://www.microsoft.com/pl-pl/power-platform/products/power-automate

• Zapier https://zapier.com/

• Hugging Face AI models Interface https://huggingface.co/

• Ollama AI models Interface https://ollama.com/

• N8N AI Automation platform https://n8n.io/

• Make AI Automation platform https://www.make.com/en

• MCP Servers https://genai.works/mcp-servers

Profile LinkedIn

• Digital Finance Excellence https://www.linkedin.com/company/digital-finance-excellence/

• Grupa na LinkedIn AI w finansach i controllingu przedsiębiorstw https://www.linkedin.com/groups/10085091/

• Anthropic https://www.linkedin.com/company/anthropicresearch/posts/

• Bielik https://www.linkedin.com/company/bielik-ai/

• Google https://www.linkedin.com/company/google/posts/

• Microsoft https://www.linkedin.com/showcase/microsoftcopilot/

Pomoc 

Zapraszamy do kontaktu z wykładowcami – zajęcia monitoringowe.