Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a Inteligenței Artificiale (AI)

  • Sisteme de învățare automată

Explorarea Aplicațiilor pentru AI

  • AI în contextul corporatist

Învățarea despre Tehnologia AI

  • Subajustare și supraajustare, clasificare și regularizare
  • Perceptron multi-strat (MLP) și învățare profundă
  • Rețele neuronale convoluționale și recurente

Evaluarea Abordărilor Strategice

  • Comandă sau achiziție (să construiești sau să cumperi?)
  • Modele de maturitate AI pentru organizația ta

Lucrul cu Datele din Organizația Ta

  • Evaluarea pregătirii datelor
  • Încorporarea cuvintelor
  • Antrenament cu date artificiale

Evaluarea Selecției Proiectelor AI

  • Criterii cheie pentru selecția proiectelor

Gestionarea unui Proiect AI

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

Colectarea Feedback-ului

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

Rezumat și Următorii Pași

Cerințe

  • Nu sunt necesare cunoștințe prealabile

Publicul Țintă

  • Lideri de afaceri
  • Manageri de proiecte
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite