2024-02-23 
Nuotoliniu būdu, MS TEAMS Aprašymas
Skaitmenizacijos priemonės neatsiejama energetikos sistemų dalis, svarbu identifikuoti tikslus: kam to reikia? kaip tą daryti? ir kokia pridėtinę naudą galite gauti? Pradedant nuo duomenų surinkimo ir apdorojimo bei taikant dirbtinį intelektą galime geriau suvokti procesus ir numatyti jų kitimą, kas prisideda prie procesų ir/ar finansinių kaštų optimizavimo.
Mokymai nemokami.
Registracija vykdoma Vytauto Didžiojo universiteto platformoje (Neturite prisijungimo? Spauskite „Kurti naują paskyrą“): https://mokymosiakademija.vdu.lt/mokymai/studijos/1329
Mokymosi struktūra
Trumpas aprašymas
· Skaitmenizacija leidžia efektyviau vartoti išteklius bei organizuoti gamybos procesus, prisitaikant prie besikeičiančių sąlygų. Matematinių metodų, pradedant nuo aprašomosios statistikos ir neapsiribojant iki Dirbtinio Intelekto (DI), taikymas padeda užtikrinti tvarius energetinius sprendimus.
· Mokymuose taip pat supažindinsime su pagrindiniais optimizavimo metodais, didžiausią dėmesį teikiant Dirbtinio Intelekto (DI) metodams, bei jų taikymo pavydžiais optimizavimo uždaviniams energetikos srityse spręsti.
Mokymų turinys
Mokymų metu bus aptariamos šios temos:
· Duomenų apdorojimas ir technologijos.
· Klasikiniai prognozavimo metodai.
· DI paremti prognozavimo metodai ir technologijos.
· Optimizavimo metodų apžvalga, dirbtiniam intelektui priskiriami optimizavimo metodai.
· Energetikos procesų optimizavimo uždaviniai ir jų sąsajos su naudotinais sprendimo metodais.
· Praktiniai pavyzdžiai ir atvejų analizė.
Mokymų tikslai:
· Supažindinti su duomenų apdorojimo, optimizavimo ir prognozavimo metodais, taikytinais energetikoje.
· Išmokyti dalyvius naudoti duomenų apdorojimo, optimizavimo ir prognozavimo metodus energetikoje.
· Paruošti dalyvius savarankiškai spręsti iššūkius naudojant įgytas žinias.
Data: 2024 m. vasario 8, 9, 22, 23 d. 10.30–14.30 val.
Tikslinė grupė: Visiems, kurie nori gilinti savo žinias apie dirbtiniu intelektu paremtus optimizavimo algoritmus ir jų panaudojimą sprendžiant uždavinius energetikos srityje.
Plėtojami gebėjimai: Skaitmeninių kompetencijų tobulinimas.
Trukmė. 16 akademinių valandų.
Vieta: Nuotoliniu būdu, MS TEAMS, 4 susitikimai po 4 val. (galima organizuoti mokymus kontaktiniu būdu)
Veiklos forma – mokymai.
Pažymėjimas išduodamas išdalyvavus ne mažiau kaip 70 % mokymų laiko.
Užsiregistravę dalyviai susitikimo nuorodą gaus likus 2 d. d. iki mokymų. Kilus klausimams prašome kreiptis mokymosi.akademija@vdu.lt.
Dalyviams reikės turėti kompiuterį su prieiga prie interneto ir įdiegtą MS Teams programą.
Lektoriai
Mokymų lektorius dr. Darius Naujokaitis
Lietuvos energetikos instituto Išmaniųjų tinklų ir atsinaujinančios energetikos laboratorijos mokslo darbuotojas.
Daugiau nei 10 metų patirtis: energetikos sistemų ir tinklų matematinio modeliavimo bei valdymo problemų tyrimuose.
Lektorius turi ilgametę patirtį debesų kompiuterijos ir dirbtinio intelekto srityse.
DevOps & Cloud Academy sertifikatas (12 savaičių, Centric IT Solutions Lithuania)
Dirbtinio intelekto kursų pažymėjimas (80 val., Kauno technologijos universitetas)
Mokymų lektorius dr. Gediminas Kairaitis
Lietuvos energetikos instituto Išmaniųjų tinklų ir atsinaujinančios energetikos laboratorijos vyresnysis mokslo darbuotojas.
Mokslinių interesų sritys: matematiniai modeliai ir optimizavimo metodai energetikos, verslo ir fizikinėms sistemoms.
2015 m. Kauno technologijos universitete apginta daktaro disertacija: „Fazinės struktūros kinetika augančiose nanostruktūrizuotose Ni:C dangose“.