After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Opis kursu
Odkryj fundamenty strategii AI
Na pewno słyszałeś o różnych strategiach, takich jak biznesowa, danych i AI, i zastanawiasz się, jak są ze sobą powiązane. Czy istnieje sugerowana kolejność, która pokazuje, co jest pierwsze? Dołącz do tego kursu, aby zrozumieć, jak te wzajemnie powiązane strategie łączą się, tworząc solidne ramy strategiczne dla organizacji działających w dzisiejszym świecie opartym na danych. Poznasz także rolę stratega AI w skutecznym prowadzeniu transformacji AI, która jest dobrze dopasowana do strategicznych celów biznesowych.Poznaj, co sprawia, że cel AI jest dobry
Podczas opracowywania skutecznej strategii AI zaczniesz od zrozumienia różnicy między AI a tradycyjnym oprogramowaniem. Taka rozróżnienie pomaga wypracować perspektywę, która pozwala ocenić, czy AI w ogóle jest właściwym wyborem. Nauczysz się także wyznaczać realistyczne cele biznesowe i określać odpowiednie wskaźniki, aby zdefiniować sukces projektu. W miarę postępów zdobędziesz wiedzę, jak oceniać, czy projekty uzasadniają zwrot z inwestycji poniesionych na budowę tak zaawansowanej technologii.Wdrażanie kluczowych elementów strategicznych
Dowiesz się szczegółowo o różnych elementach skutecznej strategii AI, zaczynając od budowania kultury AI. Taka kultura ma swoje korzenie w promowaniu innowacji, zespołów o wysokiej wydajności oraz właściwych danych. W trakcie pracy nad tym koncepcyjnym kursem przekonasz się, że choć innowacja jest niezbędna, to zbudowanie solidnych ram oceny ryzyka ma kluczowe znaczenie, aby zrobić to dobrze.Czas odblokować potencjał dzięki skalowaniu AI
Gdy dotrzesz do końca tego kursu, będziesz mieć wszystkie niezbędne składniki, aby zacząć. Jednak zaleca się zacząć od małych kroków i sprawdzić wykonalność pomysłu poprzez proof of concept, zanim dokonasz dużych inwestycji w pełnoskalowe wdrożenie. Przyjrzysz się także temu, co jest potrzebne do budowy skalowalnych systemów AI, oraz znaczeniu MLOps w ich efektywnym skalowaniu. Ostatecznie rozdział podkreśla wpływ sponsorów wykonawczych i ambasadorów AI w promowaniu wdrażania AI.Wymagania wstępne
Ten kurs nie ma wymagań wstępnych
Program kursu
Plan kursu
1
Podstawy strategii AI
Ten rozdział przybliża złożone zależności między strategią biznesową, danymi i AI. Następnie zagłębiamy się w to, jak skuteczna strategia AI zaczyna się od klarownej wizji i jak skupiony plan działania przekłada się na realizację celów organizacji.
Dowiesz się również, jakie umiejętności są potrzebne, by zostać skutecznym strategiem AI, poznasz jego obowiązki i rolę, jaką odgrywa w osiąganiu celów biznesowych.
2
Jak zaprojektować skuteczną strategię AI
Ten rozdział wyostrza myślenie biznesowe przez wskazanie różnic między oprogramowaniem AI a tradycyjnym — co pozwala efektywniej zarządzać zasobami i dobierać je do konkretnych wyzwań. Wyjaśniamy też, jakie czynniki biznesowe pomagają wskazać najbardziej wartościowe inicjatywy AI i jak wyznaczać właściwe cele.
Obok omówienia znaczenia ROI zrozumiesz, z jakimi wyzwaniami wiąże się jego ocena i co ją napędza.
3
Elementy strategii AI
Ten rozdział omawia różne elementy skutecznej strategii AI — między innymi innowacje i budowanie kultury sprzyjającej wysokiej wydajności zespołów. Podkreślamy też wagę kompetencji w zakresie AI, omawiając kluczowe zasady właściwego i niewłaściwego jej użycia. Innowacje są niezbędne, ale równie ważne jest rozumienie potencjalnych zagrożeń związanych z AI i zadawanie właściwych pytań — to fundament solidnych ram oceny ryzyka.
4
Czas na działanie
W tym rozdziale omawiamy rolę warsztatów oceny wykonalności i podkreślamy, jak ważne jest rozpoczęcie od skupionego PoC (proof of concept), zanim przejdziemy do pełnego wdrożenia. Przyjrzymy się też, co jest potrzebne do budowy skalowalnych systemów AI i jaką rolę odgrywa MLOps w prawidłowym skalowaniu.
Na zakończenie rozdział podkreśla wpływ sponsorów wykonawczych i ambasadorów AI na promowanie jej wdrożenia.
R
Strategia AI (sztucznej inteligencji)
Kurs
ukończony
