Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a Artificial Intelligence (AI)

  • Sisteme de învățare automată

Explorarea aplicațiilor pentru IA

  • Inteligența artificială în contextul corporativ

Învățarea despre tehnologia IA

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

Evaluarea abordărilor strategice

  • Punerea în funcțiune sau achiziția (construire sau cumpărare?)
  • Modele de maturitate AI pentru organizația dumneavoastră

Lucrul cu datele în organizația dumneavoastră

  • Evaluarea pregătirii datelor
  • Word încorporări
  • Formare cu date artificiale

Evaluarea selecției proiectelor de IA

  • Criterii cheie pentru selectarea proiectelor

Gestionarea unui proiect AI

  • Învățare automată versus învățare profundă
  • Managementul proiectelor (ciclu de viață, termene, metodologie)
  • Operațiuni, întreținere și gestionarea riscurilor

Culegerea de feedback

  • Implementarea unor metode de feedback (sondaje, interviuri etc.)
  • Principalele părți interesate care vor oferi feedback
  • Analizarea rezultatelor

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • Familiaritate cu programarea
  • Înțelegere de bază a algoritmilor

Audiență

  • Business lideri
  • Manageri de proiect
 7 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (5)

Categorii înrudite