Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a Artificial Intelligence (AI)

  • Sisteme de învățare automată

Explorarea aplicațiilor pentru IA

  • Inteligența artificială în contextul întreprinderilor

Învățarea despre tehnologia IA

  • Underfit și overfit, clasificare și regularizare
  • Percepția multistrat (MLP) și învățarea profundă
  • Rețele neuronale convoluționale și recurente

Evaluarea abordărilor strategice

  • Comandare sau achiziție (construire sau cumpărare?)
  • Modele de maturitate ale IA pentru organizația dumneavoastră

Lucrul cu datele în organizația dumneavoastră

  • Evaluarea pregătirii pentru date
  • Word încorporări
  • Instruirea cu date artificiale

Evaluarea selecției proiectului AI

  • Criterii cheie pentru selectarea proiectelor

Gestionarea unui proiect AI

  • Învățarea mecanică versus învățarea profundă
  • Gestionarea proiectului (ciclul de viață, calendarul, metodologia)
  • Operațiuni, întreținere și gestionarea riscurilor

Colectarea feedback-ului

  • Implementarea metodelor de feedback (sondaje, interviuri etc.)
  • Principalele părți interesate care vor oferi feedback
  • Analiza rezultatelor

Rezumat și pașii următori

Cerințe

  • Nu sunt necesare condiții prealabile

Audiență

  • Business lideri
  • manageri de proiect
 7 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Upcoming Courses