课程
Artificial Intelligence (AI) Strategy
基础技能水平
更新时间 2026年5月
TheoryArtificial Intelligence3小时16 视频49 道练习3,450 XP18,643成就证明
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企业版试用课程描述
探索 AI 战略的基石
你一定听说过各种战略，比如业务、数据和 AI，并且可能会想知道它们之间是如何关联的。 是否有建议的顺序，能显示哪个先出现？加入本课程，了解这些相互交织的策略如何结合起来，为当今数据驱动世界中的组织构建一个稳健的战略框架。 您还将探索 AI 战略师在推动成功的 AI 转型中所扮演的角色，这种转型与战略业务目标高度一致。探索什么构成一个好的 AI 目标
在制定有效的 AI 战略时，您将首先了解 AI 与传统软件之间的区别。 这种区分有助于建立一个视角，用来判断 AI 是否真的适合。 您还将学习如何设定切实可行的业务目标，并定义合适的指标来衡量项目的成功。 随着你的学习不断深入，你将掌握如何评估这些项目是否值得为构建如此复杂的技术所投入的投资所带来的回报。落实关键战略要素
你将详细了解成功的 AI 战略的各个组成部分，首先从培育 AI 文化开始。 这种文化的根基在于推动创新、高绩效团队以及正确的数据。 在学习这门概念性课程的过程中，你会发现，虽然创新至关重要，但要真正做好，建立一个稳健的风险评估框架同样关键。通过扩展 AI 释放潜力的时刻
当你完成这门课程时，你将拥有开始所需的全部要素。 不过，建议先从小处着手，并通过概念验证来探索这一想法的可行性，然后再投入巨资进行全面实施。 您还将了解构建可扩展 AI 系统所需的条件，以及 MLOps 在高效扩展这些系统中的重要性。 最终，本章强调了高管赞助人和 AI 倡导者在推动 AI 采用方面的影响。先决条件
本课程无先修要求1
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.
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