Sztuczna Inteligencja w Biznesie

Sztuczna Inteligencja w Biznesie  to interaktywne szkolenie w formule on-line.

Podstawowym celem modułu jest przygotowanie menedżerów do sformułowania uzasadnienia biznesowego projektu wykorzystującego sztuczną inteligencję w swojej organizacji. Uczestnik pozna podstawy uczenia maszynowego, scenariusze wykorzystania SI w biznesie, możliwe koszty i korzyści takich przedsięwzięć oraz praktyczne aspekty ich wdrożeń. Nauczy się też projektować strategię wdrożenia takiego rozwiązania oraz prezentować je kluczowym beneficjentom.

Adresaci kursu:

– Menadżerowie i specjaliści zainteresowani wykorzystaniem zaawansowanych metod analizy danych i uczenia maszynowego
w podejmowaniu decyzji operacyjnych i strategicznych

– Menadżerowie średniego szczebla zainteresowani opracowaniem uzasadnień biznesowych dla projektów wykorzystujących uczenie maszynowe i SI oraz praktycznymi aspektami wdrożeń takich przedsięwzięć

– Menadżerowie wyższego szczebla zainteresowani identyfikacją potencjału uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
w podnoszeniu przewag konkurencyjnych oraz wpływem tych technologii na zachowania konsumentów oraz rynki

Czego się nauczysz?

– Najważniejsze metody uczenia maszynowego, takie jak nauczanie nadzorowane, nienadzorowane i nauczanie ze wzmocnieniem.
– Najważniejsze klasy problemów, jakie można obecnie rozwiązywać wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji.
– Kluczowe czynniki sukcesu wdrożeń projektów wykorzystujących SI, w szczególności rolę danych nauczających, metody oceny jakości różnych algorytmów, profile kompetencyjne osób zaangażowanych w projekt oraz kwestie etyczne.
– Wartość, jaką mogą dostarczyć systemy inteligentne w rozmaitych obszarach funkcyjnych organizacji oraz różnych branżach, a także wpływ jaki mogą wywierać takie rozwiązania na ludzi, organizacje i rynki.
– Metody wyszukiwania i formułowania optymalnych uzasadnień biznesowych dla projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję.
– Pomoc w zbudowaniu intuicji działania uczenia maszynowego (celem kursu jednak NIE jest przygotowanie uczestnika do samodzielnego tworzenia takich modeli).
– Inspiracja dla dalszego rozwoju w obszarze Data Science, wskazanie możliwych ścieżek rozwoju (niemniej jednak NIE aspirujemy tu do przekazania „twardych” umiejętności z DataScience: głównym celem szkolenia jest rozwój umiejętności tworzenia uzasadnień biznesowych dla takich rozwiązań).