Szkolenie: Sztuczna inteligencja w biznesie
Szkolenie "Sztuczna inteligencja w biznesie" stanowi kompleksowe wprowadzenie do zagadnień sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego przy rozwiązywaniu problemów biznesowych.
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)
Kod kursu:AI/BIZ
Sztuczna inteligencja w biznesie
Cele szkolenia
Zrozumienie wartości biznesowej danych i AI
Zdobycie wiedzy na temat terminologii i podstawowych zagadnień z obszaru sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Poznanie sposobów analizy projektów AI przed wdrożeniem produkcyjnym
Zrozumienie roli chmury przy realizacji rozwiązań opartych o AI
Dla kogo?
Analityków biznesowych zaangażowanych w projekty z elementami sztucznej inteligencji
Menadżerów projektu chcących swobodnie komunikować się z zespołem AI, posługując się wspólnym językiem
Liderów technicznych chcących poznać kompleksowe podejście do analizy projektów opartych o sztuczną inteligencję
Liderów biznesowych pragnących zrozumieć, w jaki sposób AI może efektywnie usprawnić różne obszary działalności firmy
Zalety
Szkolenie "Sztuczna inteligencja w biznesie" stanowi kompleksowe wprowadzenie do zagadnień sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego przy rozwiązywaniu problemów biznesowych
Szkolenie prowadzone jest w formie warsztatu, w ramach którego analizowane są przykładowe projekty AI
Szkolenie obejmuje zarówno aspekty binzesowe danych i AI, jak i konkretne kwestie związane z badaniem i rozwojem, wdrożeniem produkcyjnym oraz korzystaniem z chmury przy realizacji projektów
W trakcie szkolenia "Sztuczna inteligencja w biznesie" zostaną omówione konkretne przypadki użycia AI w celu optymalizacji procesów biznesowych, stanowiące inspirację dla uczestników
Wymagania
Podstawowa znajomość pojęć z zakresu projektów IT
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Wartość biznesowa danych i AI
Dlaczego akurat teraz odbywa się rewolucja AI?
Co to znaczy "Data is the new oil"?
Obecne trendy w AI
Badania i rozwój - poszukiwanie rozwiązań opartych o AI
AI w naszej codzienności
Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowego
Struktura uczenia maszynowego
Uczenie nadzorowane a nienadzorowane
Uczenie głębokie
Dane w procesie trenowania modeli
Broń matematycznej zagłady - aspekty etyczne AI
Przykładowe przypadki użycia AI i uczenia maszynowego
Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI)
GenAI - definicja i podstawowe zasady działania
Duże modele językowe (LLMs)
Przykłądy zastosowania w biznesie
Wyzwanie etyczne w GenAI
Wdrożenie produkcyjne rozwiązań AI
Określanie zakresu projektu
Dane
Modelowanie
Wdrażanie
MLOPs i LLMOps
Przykładowe przypadki wdrożeń projektów AI
Chmura w projektach AI (na przykładzie Azure)
Koncepcja chmury w kontekście AI
Wyzwania i trendy związane z chmurą
Azure AI Services - rozwiązywanie powszechnych problemów
Azure Machine Learning - tworzenie niestandardowych rozwiązań
AutoML jako narzędzie przyśpieszające eksperymentowanie
Przykładowe architektury rozwiązań AI w chmurze
Przykładowe przypadki użycia AI w biznesie
Profilowanie rynku nieruchomości
Analiza sentymentu w recenzjach produktów
Walka z oszustami finansowymi
Segmentacja klientów i strategia marketingowa firmy
Diagnostyka medyczna z użyciem obrazów
AI na rynku kapitałowym - trading
Skrojony telemarketing - optymalizacja kontaktów z klientami
Zapytaj Twoje dokumenty - chatbot dla konwersacji z firmową bazą wiedzy
Wielojęzykowy call center - sentyment oraz podsumowywanie na podstawie nagrań rozmów