Интенсивная программа для бизнеса с внедрением искусственного интеллекта, машинного обучения и «цифровой перезагрузки». В создадите стратегию внедрения искусственного интеллекта и проработаете реальные бизнес-кейсы под руководством зарубежных и российских экспертов
Формат
Видеолекции, тесты, практические задания
Уровень
Для продвинутых
Документ
Удостоверение о повышении квалификации установленного образца
Если организации не будут внедрять искусственный интеллект в свои процессы сейчас, они могут не только упустить возможность роста, но и прекратить своё существование
Вы научитесь находить возможности применения искусственного интеллекта
А также оценивать бюджет и риски проектов, формировать команды и запускать разработки в промышленную эксплуатацию.
Мы поможем вам приобрести необходимую насмотренность и экспертизу для ваших задач.
По данным Microsoft более 80% компаний добиваются бизнес-результатов от внедрения искусственного интеллекта — но степень соответствия этих результатов целям зависит от лидеров (драйверов) проектов.
В среднем по миру показатель равен 22,3% — как показало исследование Microsoft.
Топ-менеджерам и руководителям бизнесов
Руководителям команд
Специалистам из смежных сфер
Топ-менеджерам и руководителям бизнесов
Систематизируете знания, начнёте ориентироваться в технологиях и поймёте, как и где применять их в своей сфере. Сможете перенять позитивный опыт и получите персональные советы от экспертов курса.
Руководителям команд
Курс расскажет, как строятся команды под инновационные проекты и как ими управлять. Определите следующие шаги цифровизации своих проектов. Получите работающие фреймворки от СЕО Neuroinfra.
Специалистам из смежных сфер
Поймёте, что работает в искусственном интеллекте и как заставить инструменты работать на вас. Поработаете с ИИ на практике и соберёте портфолио потенциальных проектов для презентации решений клиентам.
Находить возможности внедрения ИИ
Определять риски, цели и объём проекта ИИ и машинного обучения на 6-12 месяцев вперёд
Определять риски ИИ-проекта
А также риски целостности и безопасности данных. Следовать принципам data governance и data literacy
Презентовать проект с технической и бизнес-сторон
Разбираться в технологиях ИИ/ машинного обучения и их применении
Видеолекции
Мы записали лекции, чтобы вы могли начать учиться в удобное время. Занятия дополнены комментариями и презентациями, чтобы вы могли повторить материал после обучения.
Практическая работа
После каждой лекции вы будете получать задание для самостоятельной работы по шаблону от эксперта. В конце курса вас ждёт дипломная работа: она поможет определиться, какие проекты вы добавите в своё портфолио по ИИ.
Дополнительные материалы
Чтобы вы могли погрузиться в тему глубже, мы подготовили полезные материалы: статьи, чеклисты, подборки инструментов и ресурсов.
Основатель и генеральный директор Neuroinfra
В числе клиентов: Canon, Dentsu, Vodafone, МТС, Facebook, Intel, GlaxoSmithKline, McDonald's, Superjob, Jibo, «Одноклассники», BillGo.
34 часа теории, 38 часов практики
Видеолекции и проверочные задания для закрепления полученных знаний.
1. Погружение в ключевые технологии ИИ для нетехнических специалистов. Тренды в ИИ
Приобретёте необходимые знания для старта работы с ИИ, сформулируете цели и задачи обучения на курсе. Научитесь определять и формулировать возможности внедрения ИИ в своей компании. Развенчание мифов о том, что ИИ и машинное обучение — это черный ящик и магия.
Определим и сформулируем возможности внедрения ИИ в вашей компании.
История и причины успеха и провалов ИИ-проектов.
Назначение и принципы работы популярных работающих подходов в машинном обучении и ИИ.
Знакомство с персональным ментором, консультация и выбор направления внедрения ИИ.
Фреймворки для монетизации данных и создание бизнес-модели AI.
Тренды, проблемы и возможности применения ИИ в различных индустриях.
2. Стратегия ИИ-трансформации и поиск возможностей
Расставите приоритеты среди возможных ИИ-проектов в вашем портфеле и выберете первый бизнес-кейс. Определите задачи трансформации: 3 фазы развития ИИ.
Познакомитесь с таксономией AI-проектов и найдете пути улучшения существующей бизнес-модели.
Драфт проекта внедрения ИИ: плановые показатели, дорожная карта проекта, необходимая команда и технологии.
Метрики и оценка алгоритмов ИИ: капитализация результатов работы и ценность актива.
Технологии и инфраструктура ИИ и машинного обучения: облачные вычисления, микросервисы, контейнирование.
Практическое знакомство с технологиями машинного обучения на примере рабочего мини-проекта AutoML.
Продуктовое и процессное управление проекта с ИИ и его отличие от классических бизнес-проектов.
Фреймворки бюджетирования затрат на проекты с ИИ.
3. Команда ИИ-трансформации: лидерство, инфраструктура и запуск продуктов
Узнаете о том, как устроены команды по ИИ: лидеры, роли, скиллсет, подбор участников, управление.
Увидите принципы работы экспериментов, A/B тестирования. Проанализируете возможности применения ИИ в своей компании.
Практическое знакомство с технологиями машинного обучения на примере рабочего мини-проекта AutoML.
Подходы к управлению версиями продукта и стадиями проекта ИИ и машинного обучения.
Рабочая группа по внедрению ИИ: как проводить и возглавить.
Эксперименты, A/B тестирования, запуск реального проекта.
Сбалансированный портфель бизнес-кейсов на основе ИИ для начала трансформации бизнеса.
Чтобы пройти курс, понадобится компьютер и доступ в интернет. Желательно иметь управленческий опыт от 2-х лет.
Чтобы приступить к обучению, вам необходимо пройти входной тест и набрать не менее 50% правильных ответов
Результаты входного теста вы получите по электронной почте. Статус одобрения вашей заявки на обучение смотрите в личном кабинете проекта «Университет 2035».
Курс создан совместно с