AI for Business

Програма курсу

Курс побудований логічно - від основ до практичного впровадження. Кожен модуль дає конкретні знання для роботи зі штучним інтелектом у бізнесі.

Основи штучного інтелекту

На цьому курсі розглядають базові концепції AI: алгоритми машинного навчання, нейронні мережі та глибоке навчання. Слухачі зрозуміють реальні можливості та обмеження технології, а також розвіють поширені міфи про штучний інтелект.

Інструменти та платформи AI

Учасники курсу ознайомляться з різними типами AI-інструментів: обробка природної мови, комп'ютерний зір, прогнозна аналітика та генеративний AI. Вони навчаться оцінювати популярні платформи та приймати рішення щодо розробки чи купівлі AI-інструментів, враховуючи ключові фактори.

Генеративний AI та готові рішення

Цей блок охоплює принципи роботи генеративного AI та його потенціал для бізнесу. Розглядаються такі платформи як OpenAI ChatGPT, Google Gemini та Anthropic Claude. Слухачі навчаться оцінювати інструменти генеративного AI, отримають план інтеграції в робочі процеси та розберуть кейси компаній, які використовують готові AI-рішення.

AI для трансформації бізнесу

Тут з'ясовують, як штучний інтелект може сприяти інноваціям та вдосконаленню продуктів. Аналізуються успішні та невдалі приклади використання AI у продуктах, а також методи оптимізації бізнес-процесів за допомогою технологій.

Дизайн-мислення для AI-проєктів

Цей модуль вчить застосовувати дизайн-мислення для визначення бізнес-проблем. Слухачі навчаться виявляти проблемні точки, знаходити інсайти, розуміти користувачів та зацікавлені сторони. Також вони набудуть навичок визначати критерії успіху бізнес-проблеми та пріоритезувати AI-ініціативи.

Планування впровадження AI

На курсі розглядають етапи створення комплексної дорожньої карти AI. З'ясовують роль менеджменту в інтеграції AI-рішень та вчать визначати ключові показники ефективності для відстеження рентабельності інвестицій.

Робота з даними та інфраструктура

Цей блок пояснює, чому дані - основа для AI-моделей. Слухачі дізнаються, як долати виклики, пов'язані з якістю, кількістю та доступністю даних. Також розглядаються найкращі практики розробки AI-рішень, управління змінами та оцінки варіантів інфраструктури.

Підтримка та масштабування AI-систем

Тут розбирають методи підтримки AI-систем після впровадження. Слухачі навчаться вимірювати ефективність AI-рішень, моніторити їх роботу та застосовувати стратегії масштабування.

Побудова AI-команди

Цей модуль присвячений формуванню команди для AI-проєктів. Розглядаються ключові ролі, стратегії найму та залучення талантів. Також з'ясовують, як створювати культуру роботи над AI-проєктами та підвищувати кваліфікацію наявної команди.

Застосування AI у бізнес-сферах

Слухачі дізнаються, як використовувати AI в маркетингу, продажах та взаємодії з клієнтами для сегментації, прогнозування продажів та персоналізації. Також розглядають застосування AI в операційній діяльності, ланцюжку постачання, виробництві, фінансах, управлінні ризиками та HR.

Етика та стратегія впровадження

Останні модулі охоплюють етичні питання роботи з AI, проблеми конфіденційності та безпеки даних. Слухачі навчаться забезпечувати прозорість AI-рішень та розроблять власну бізнес-стратегію впровадження. На завершення вони презентують свою стратегію та отримають фідбек від лектора.

Особливості курсу

Програма включає огляд AI-рішень, розбір інструментів, реальні приклади з практики. Учасники створють кейс для свого портфоліо та отримують допомогу ментора протягом навчання.