Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Modulul 1: Introducere & Teoria AI
- Abordarea bazată pe modele: AI ca problemă de inginerie.
- Demistificarea "Fantomei din Mașină": Ce este AI și ce nu este.
- Evoluția tehnologiei: De la BERT la Transformers.
- Domenii Generative: Analiză, Creativ, Cercetare, Imagine, Muzică și Video.
- Guvernanța datelor: Piloni, audituri și tendințe de cercetare (Multimodalitate, Agenți, RAG, LLM vs. SLM).
- Partea întunecată: Etică, proprietate intelectuală, prejudecăți, halucinații și inginerie socială.
- Evaluarea riscurilor: Intoxicația datelor, Nepenthes și riscul de "prostire" a talentului uman.
- Taxonomia modelelor: Modele de bază vs. specifice sarcinilor; Modele închise vs. deschise.
Modulul 2: Peisajul actual & Setul de instrumente
- Arena Modelelor de Limbaj: Compararea performanțelor și a benchmark-urilor.
- Criterii profesionale de achiziție: Cost, latență, confidențialitate și blocaj de furnizor.
- Prezentarea generală a modelelor mari: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini și Grok.
- Modele de nișă și mici: Manus, SpecKit.
- Generare grafică: Perchance
- Constrângeri tehnice: Degradarea contextului vs. Costul token-ului.
Modulul 3: Interacțiune - Inginerie de prompt și context
- Cadrul de verificare: Completitudine, consistență și verificabilitate.
- Strategia RAG: Când să folosești Generarea Augmentată de Recuperare (RAG) vs. fine-tuning.
- ROI al AI: Costurile de întreținere vs. câștigurile de productivitate.
- Tehnici avansate: 20+ metode de prompt și RAG cu exemple din lumea reală.
- Frontiere experimentale: Triangulare, Harta & Teren și Generarea bazată pe modele.
Modulul 4: AI în Managementul Proiectelor Agile
- Pilotul Supercomputer: AI ca motor de automatizare.
- Luarea deciziilor: Responsabilitatea umană vs. asistența AI.
- AIOps & GitOps: Integrarea AI în fluxul de lucru operațional.
- Lanțuri de instrumente și pipeline-uri: Crearea unui mediu perfect integrat bazat pe AI.
- Artefacte Agile: Backlog, plan de drum și ingineria cerințelor.
- Management de precizie: Planificarea capacității și estimarea (Acuratețe vs. Precizie).
- Proprietatea produsului: Ideare, analiza caracteristicilor și riscurile Vibe-coding.
- Riscuri și scenarii: Planificarea pentru "Ce se întâmplă dacă" și gestionarea automatizată a riscurilor.
- Rafinare: Descrierea și rafinarea cazurilor de utilizare și a poveștilor de utilizator.
Cerințe
- Înțelegere de bază a Manifestului Agile și a cadrului Scrum.
- Experiență în managementul proiectelor, proprietatea produselor sau conducerea echipelor.
- Nu este necesară experiență anterioară în programare sau inginerie AI, deși este recomandată o familiarizare generală cu instrumentele digitale.
Publicul țintă
- Manageri de proiect Agile și Scrum Masteri.
- Proprietari de produs și Manageri de produs.
- Lideri de echipă IT și Manageri de livrare.
- Analiști de afaceri care lucrează în medii Agile.
- Manageri de operațiuni interesați de AIOps.
7 Ore
Mărturii (2)
Exemple practice
Ryan Brookman - The Shaw Group Limited
Curs - Introduction to Artificial Intelligence for Non-technical users
Tradus de catre o masina
Ne am folosit instrumentele.
Victor Aguero - PNUD/MICI
Curs - Aplicaciones Prácticas de Inteligencia Artificial para Personal Administrativo
Tradus de catre o masina