Курс
Artificial Intelligence (AI) Strategy
БазовыйУровень навыков
Обновлено 05.2026
TheoryArtificial Intelligence3 ч16 видео49 Упражнений3,450 XP18,673Справка об успешном завершении
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.
Любимая обучающимися из тысяч компаний
Обучаете команду?
Попробуйте для бизнесаОписание курса
Откройте для себя основы стратегии ИИ
Вы наверняка слышали о различных стратегиях, таких как бизнес-стратегия, стратегия данных и стратегия ИИ, и, возможно, задавались вопросом, как они связаны между собой. Есть ли рекомендуемый порядок, который показывает, что идёт первым? Присоединяйтесь к этому курсу, чтобы понять, как эти взаимосвязанные стратегии объединяются и создают надежную стратегическую основу для организаций, работающих в современном мире, ориентированном на данные. Вы также изучите роль AI-стратега в обеспечении успешной AI-трансформации, которая хорошо согласуется со стратегическими бизнес-целями.Изучите, что делает цель ИИ хорошей
Формируя эффективную стратегию ИИ, вы начнёте с понимания разницы между ИИ и традиционным программным обеспечением. Такое различие помогает сформировать критерий, чтобы определить, подходит ли ИИ вообще. Вы также научитесь ставить реалистичные бизнес-цели и определять подходящие метрики для оценки успеха проекта. По мере продвижения вы получите представление о том, как оценивать, оправдывают ли проекты отдачу от инвестиций, вложенных в создание таких сложных технологий.Внедрение ключевых стратегических компонентов
Вы подробно узнаете о различных компонентах успешной стратегии ИИ, начиная с формирования культуры ИИ. Такая культура уходит корнями в продвижение инноваций, высокоэффективных команд и правильных данных. По мере прохождения этого концептуального курса вы увидите, что, хотя инновации необходимы, для достижения правильного результата крайне важно выстроить надежную систему оценки рисков.Время раскрыть потенциал с помощью масштабирования ИИ
По мере того как вы подойдёте к концу этого курса, у вас будут все необходимые составляющие, чтобы начать. Однако рекомендуется начать с малого и проверить жизнеспособность идеи с помощью proof of concept, прежде чем делать крупные инвестиции в полномасштабную реализацию. Вы также узнаете, что требуется для создания масштабируемых систем ИИ и какое значение имеет MLOps для их эффективного масштабирования. В конечном счете, глава подчеркивает влияние исполнительных спонсоров и сторонников ИИ в содействии внедрению ИИ.Необходимые условия
Для этого курса нет предварительных требований1
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.
3
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.
Artificial Intelligence (AI) Strategy
Курс завершён
Получить сертификат об окончании
Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CVПоделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас
Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Artificial Intelligence (AI) Strategy уже сегодня!
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.
Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.