Перейти до основного вмісту

Курс

Стратегія штучного інтелекту (AI)

Базовий3 год

Дізнайтеся, як поєднувати бізнес, дані та AI, і ставити цілі для успіху з ефективно масштабованою AI Strategy.

R3 год16 відео49 вправ3,450 XP19,620Свідоцтво про досягнення

Створіть безкоштовний обліковий запис

Продовжити через Google
або
Продовжуючи, ви приймаєте наші Умови використання, наш Політика конфіденційності і що ваші дані зберігаються в США.

Улюблений учнями у тисячах компаній

Навчаєте команду?

Спробувати для бізнесу

Опис курсу

Відкрийте для себе основи стратегії ШІ

Ви, мабуть, чули про різні стратегії, такі як бізнес-стратегія, стратегія даних і стратегія ШІ, і, напевно, замислювалися, як вони пов’язані між собою. Чи є рекомендований порядок, який показує, що йде першим? Приєднайтеся до цього курсу, щоб зрозуміти, як ці взаємопов’язані стратегії поєднуються, створюючи надійну стратегічну основу для організацій, що працюють у сучасному світі, керованому даними. Ви також дослідите роль AI-стратега у забезпеченні успішної AI-трансформації, що добре узгоджується зі стратегічними бізнес-цілями.

Дізнайтеся, що робить AI-ціль вдалою

Формуючи ефективну AI-стратегію, ви спершу зрозумієте різницю між AI та традиційним програмним забезпеченням. Таке розрізнення допомагає сформувати підхід, щоб визначити, чи взагалі AI є правильним вибором. Ви також навчитеся ставити реалістичні бізнес-цілі та визначати відповідні метрики для оцінювання успіху проєкту. У міру просування ви отримаєте уявлення про те, як оцінювати, чи виправдовують проєкти віддачу від інвестицій, вкладених у створення таких складних технологій.

Впровадження ключових стратегічних компонентів

Ви детально дізнаєтеся про різні складові успішної AI-стратегії, починаючи з формування AI-культури. Така культура бере свій початок у сприянні інноваціям, високоефективним командам і правильним даним. Під час проходження цього концептуального курсу ви побачите, що хоча інновації є важливими, для правильного результату критично важливо побудувати надійну систему оцінювання ризиків.

Час розкрити потенціал завдяки масштабуванню ШІ

Наприкінці цього курсу ви матимете всі необхідні складові, щоб розпочати. Однак рекомендується почати з малого й перевірити життєздатність ідеї через proof of concept, перш ніж робити значні інвестиції в повномасштабне впровадження. Ви також ознайомитеся з тим, що потрібно для створення масштабованих систем ШІ, і з важливістю MLOps для їх ефективного масштабування. Зрештою, розділ підкреслює вплив виконавчих спонсорів і прихильників ШІ у сприянні впровадженню ШІ.

Попередні вимоги

Для цього курсу немає попередніх вимог

Навчальний план

Зміст курсу

1

Основи стратегії AI

Розділ розкриває складні взаємозв'язки між бізнес-стратегією, стратегією даних і стратегією AI. Далі він показує, як ефективна стратегія AI починається з чіткої візії та яку роль відіграє сфокусований план дій у досягненні стратегічних цілей організації. Ви також опanuєте навички, потрібні успішному стратегу AI, а також їхні обов'язки та внесок у досягнення бізнес-цілей.
Почати розділ
2

Проєктування дієвої стратегії AI

Цей розділ розвиває бізнес-мислення, розрізняючи ПЗ на базі AI та традиційне ПЗ, щоб ефективно використовувати ресурси для релевантних бізнес-завдань. Далі він пояснює ключові бізнес-драйвери у визначенні найвпливовіших ініціатив AI і показує, як правильно ставити цілі для AI. Поряд із поясненням значення ROI ви зрозумієте виклики та чинники оцінювання ROI.
Почати розділ
3

Компоненти стратегії AI

У цьому розділі пояснено різні компоненти успішної стратегії AI, зокрема інновації та формування правильної культури для високоефективних команд. Також підкреслено важливість AI‑грамотності, включно з ключовими «можна» і «не можна» у використанні AI. Хоч інновації важливі, однак розуміння потенційних ризиків, пов'язаних із AI, і постановка правильних запитань є критичними для побудови надійної рамки оцінювання ризиків AI.
Почати розділ
4

Час діяти

У цьому розділі ми обговоримо роль воркшопів із перевірки здійсненності та наголосимо на старті зі сфокусованого PoC, щоб оцінити потенціал AI перед масштабуванням. Ми також підсвітимо, що потрібно для створення масштабованих AI‑систем і важливість MLOps для коректного масштабування. Зрештою, розділ підкреслює вплив виконавчих спонсорів і чемпіонів AI на сприяння впровадженню AI.
Почати розділ
R

Стратегія штучного інтелекту (AI)

Курс
завершено

Отримайте сертифікат про досягнення

Зараєструватися

Розвивайте навички роботи з даними з DataCamp для мобільних

Навчайтеся будь-де з нашими мобільними курсами та щоденними 5-хвилинними завданнями з кодування.

Стратегія штучного інтелекту (AI) | DataCamp