AI for Business

Программа курса

Курс построен логично - от основ до практического внедрения. Каждый модуль дает конкретные знания для работы с искусственным интеллектом в бизнесе.

Основы искусственного интеллекта

На этом курсе рассматривают базовые концепции AI: алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и глубокое обучение. Слушатели поймут реальные возможности и ограничения технологии, а также развеют распространенные мифы об искусственном интеллекте.

Инструменты и платформы AI

Участники курса ознакомятся с различными типами AI-инструментов: обработка естественного языка, компьютерное зрение, прогнозная аналитика и генеративный AI. Они научатся оценивать популярные платформы и принимать решения о разработке или покупке AI-инструментов, учитывая ключевые факторы.

Генеративный AI и готовые решения

Этот блок охватывает принципы работы генеративного AI и его потенциал для бизнеса. Рассматриваются такие платформы как OpenAI ChatGPT, Google Gemini и Anthropic Claude. Слушатели научатся оценивать инструменты генеративного AI, получат план интеграции в рабочие процессы и разберут кейсы компаний, которые используют готовые AI-решения.

AI для трансформации бизнеса

Здесь выясняют, как искусственный интеллект может способствовать инновациям и усовершенствованию продуктов. Анализируются успешные и неудачные примеры использования AI в продуктах, а также методы оптимизации бизнес-процессов с помощью технологий.

Дизайн-мышление для AI-проектов

Этот модуль учит применять дизайн-мышление для определения бизнес-проблем. Слушатели научатся выявлять проблемные точки, находить инсайты, понимать пользователей и заинтересованные стороны. Также они приобретут навыки определять критерии успеха бизнес-проблемы и приоритезировать AI-инициативы.

Планирование внедрения AI

На курсе рассматривают этапы создания комплексной дорожной карты AI. Выясняют роль менеджмента в интеграции AI-решений и учат определять ключевые показатели эффективности для отслеживания рентабельности инвестиций.

Работа с данными и инфраструктура

Этот блок объясняет, почему данные - основа для AI-моделей. Слушатели узнают, как преодолевать вызовы, связанные с качеством, количеством и доступностью данных. Также рассматриваются лучшие практики разработки AI-решений, управления изменениями и оценки вариантов инфраструктуры.

Поддержка и масштабирование AI-систем

Здесь разбирают методы поддержки AI-систем после внедрения. Слушатели научатся измерять эффективность AI-решений, мониторить их работу и применять стратегии масштабирования.

Построение AI-команды

Этот модуль посвящен формированию команды для AI-проектов. Рассматриваются ключевые роли, стратегии найма и привлечения талантов. Также выясняют, как создавать культуру работы над AI-проектами и повышать квалификацию имеющейся команды.

Применение AI в бизнес-сферах

Слушатели узнают, как использовать AI в маркетинге, продажах и взаимодействии с клиентами для сегментации, прогнозирования продаж и персонализации. Также рассматривают применение AI в операционной деятельности, цепочке поставок, производстве, финансах, управлении рисками и HR.

Этика и стратегия внедрения

Последние модули охватывают этические вопросы работы с AI, проблемы конфиденциальности и безопасности данных. Слушатели научатся обеспечивать прозрачность AI-решений и разработают собственную бизнес-стратегию внедрения. В завершение они презентуют свою стратегию и получат фидбек от лектора.

Особенности курса

Программа включает обзор AI-решений, разбор инструментов, реальные примеры из практики. Участники создают кейс для своего портфолио и получают помощь ментора в течение обучения.