Curso
Estratégia de inteligência artificial (IA)
BásicoNível de habilidade
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TheoryArtificial Intelligence3 h16 vídeos49 Exercícios3,450 XP16,190Certificado de conclusão
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Experimentar DataCamp for BusinessDescrição do curso
Descubra os pilares da estratégia de IA
Você já deve ter ouvido falar de várias estratégias, como negócios, dados e IA, e deve estar se perguntando como elas estão conectadas. Existe uma ordem sugerida que mostre qual delas vem primeiro? Participe deste curso para entender como essas estratégias entrelaçadas se combinam para criar uma estrutura estratégica robusta para organizações que operam no mundo atual orientado por dados. Você também explorará a função de um estrategista de IA na condução de uma transformação bem-sucedida de IA que esteja bem alinhada com as metas estratégicas de negócios.Explore o que faz uma boa meta de IA
Ao formular uma estratégia eficaz de IA, você começará entendendo a diferença entre IA e software tradicional. Essa distinção ajuda a criar uma lente para identificar se a IA é adequada para você. Você também aprenderá a estabelecer metas comerciais realistas e a definir as métricas apropriadas para definir o sucesso do projeto. À medida que progredir, você obterá insights para avaliar se os projetos justificam o retorno sobre os investimentos necessários para a criação de uma tecnologia tão sofisticada.Colocando em prática os principais componentes estratégicos
Você aprenderá detalhes dos diferentes componentes de uma estratégia de IA bem-sucedida, começando com a promoção de uma cultura de IA. Essa cultura tem suas raízes na promoção da inovação, de equipes de alto desempenho e dos dados corretos. Ao longo deste curso conceitual, você descobrirá que, embora a inovação seja essencial, a criação de uma estrutura robusta de avaliação de riscos é fundamental para que tudo dê certo.É hora de liberar o potencial por meio do dimensionamento da IA
Ao chegar ao final deste curso, você terá todos os ingredientes necessários para começar. No entanto, é aconselhável que você comece aos poucos e explore a viabilidade da ideia por meio de uma prova de conceito antes de fazer grandes investimentos para a implementação em grande escala. Você também analisará o que é necessário para criar sistemas de IA dimensionáveis e a importância dos MLOps para dimensioná-los com eficiência. Por fim, o capítulo ressalta a influência dos patrocinadores executivos e dos defensores da IA na promoção da adoção da IA.Pré-requisitos
Não há pré-requisitos para esse curso1
Fundamentals of AI Strategy
The chapter underpins the intricate relationships between business, data, and AI strategies. It then goes deeper into how an effective AI strategy begins with a clear vision and the role of a focused action plan in driving an organization's strategic objectives.You will also learn the skills that go into making a successful AI strategist, outlining their responsibilities and contributions towards achieving the business goals.
2
Designing a Winning AI Strategy
This chapter sharpens the business acumen by distinguishing AI software from traditional software, ensuring the effective use of resources for pertinent business challenges. It further explains the key business drivers in identifying the most impactful AI initiatives and shares how to set the right AI goals.
Alongside explaining the significance of ROI, learners will understand the challenges and drivers of assessing ROI.
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Components of AI Strategy
This chapter explains different components of a successful AI strategy, such as innovation and building the right culture for high-performing teams. It also underscores the importance of AI literacy, covering the pivotal do’s and don’ts of AI usage. While innovation is essential, understanding the potential AI-associated risks and asking the right questions is crucial to building a robust risk assessment framework for AI.
4
Time for Action
In this chapter, we discuss the role of feasibility workshops and emphasize initiating a focused PoC to gauge AI's potential before a full-scale rollout. We will also highlight what it takes to build scalable AI systems and the significance of MLOps in scaling it right.Ultimately, the chapter underscores the influence of executive sponsors and AI champions in fostering AI adoption.
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