Организатор
[Инфоурок] Искусственный интеллект: трансформация бизнеса и путь к созданию собственного ИИ (Ярослав Экенберг)
- Ссылка на картинку
Описание курса
Данный курс знакомит со стратегией внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе, освещая его разнообразные применения и потенциал. На основе новейших достижений в области ИИ, таких как алгоритм GPT-4, рассматриваются стратегии результативности, эффективности, экспертной и инновационной реализации ИИ. Слушатели узнают о процессах разработки ИИ, начиная с основ программирования и создания алгоритмов, до применения технологий машинного обучения, нейронных сетей и анализа больших данных. Дополнительно рассматриваются риски и проблемы, связанные с безопасностью данных, конфиденциальностью и влиянием ИИ на рабочие места. Обсуждаются методы и технологии обучения ИИ, включая модели с учителем, без учителя и с подкреплением, а также методики разделения данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
Программа курса
Модуль 1. Стратегия внедрения искусственного интеллекта в бизнес
Видео: 38 минут
Эта видеолекция исследует стратегии внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес, освещая его разнообразные применения и потенциал. Основываясь на новейших достижениях в области ИИ, таких как алгоритм GPT-4, она подробно рассматривает стратегии внедрения ИИ: результативности, эффективности, экспертной и инновационной
Модуль 2. Примеры успешных кейсов использования ИИ в бизнесе. Этические и юридические аспекты
Видео: 33 минуты
В данной видеолекции рассматриваются успешные кейсы использования искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе на примере отечественных компаний. Один из кейсов - это применение предиктивной аналитики в Сбере для предвосхищения потребностей клиентов и оказания помощи еще до их обращения в контактный центр банка. Другой кейс - это создание сервиса умных рекомендаций для клиентов и сотрудников банка "Открытие". Оба проекта используют различные технологии ИИ, такие как машинное обучение и анализ больших данных, для решения бизнес-задач и улучшения клиентского опыта. В результате этих проектов компании достигли существенных экономических и имиджевых результатов, сократив нагрузку на контакт-центры и предоставив клиентам более быстрый и персонализированный сервис
Модуль 3. Как разработать ИИ. Сбор данных
Видео: 35 минут
В этой видеолекции рассматривается процесс разработки искусственного интеллекта (AI), начиная с основ программирования AI. Программирование AI включает в себя создание компьютерных алгоритмов, способных выполнять задачи, требующие наличия разума. Специалисты по информационным системам становятся все более востребованными в связи с развитием этого направления, а бизнес готов вкладывать средства в создание ИИ, что делает его рынок одним из самых перспективных. Процесс создания ИИ основан на таких технологиях, как машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение. Разработчики ИИ должны также учитывать риски и проблемы, связанные с безопасностью данных, конфиденциальностью, влиянием на человеческую приватность и ростом безработицы. В следующих темах лекции обсуждаются методы и технологии обучения ИИ, включая модели машинного обучения с учителем и без него, с подкреплением и другие. Также представлены различные методики разделения данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки. В завершении рассматривается пошаговый план создания собственного ИИ
Данный курс знакомит со стратегией внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе, освещая его разнообразные применения и потенциал. На основе новейших достижений в области ИИ, таких как алгоритм GPT-4, рассматриваются стратегии результативности, эффективности, экспертной и инновационной реализации ИИ. Слушатели узнают о процессах разработки ИИ, начиная с основ программирования и создания алгоритмов, до применения технологий машинного обучения, нейронных сетей и анализа больших данных. Дополнительно рассматриваются риски и проблемы, связанные с безопасностью данных, конфиденциальностью и влиянием ИИ на рабочие места. Обсуждаются методы и технологии обучения ИИ, включая модели с учителем, без учителя и с подкреплением, а также методики разделения данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
Программа курса
Модуль 1. Стратегия внедрения искусственного интеллекта в бизнес
Видео: 38 минут
Эта видеолекция исследует стратегии внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес, освещая его разнообразные применения и потенциал. Основываясь на новейших достижениях в области ИИ, таких как алгоритм GPT-4, она подробно рассматривает стратегии внедрения ИИ: результативности, эффективности, экспертной и инновационной
Модуль 2. Примеры успешных кейсов использования ИИ в бизнесе. Этические и юридические аспекты
Видео: 33 минуты
В данной видеолекции рассматриваются успешные кейсы использования искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе на примере отечественных компаний. Один из кейсов - это применение предиктивной аналитики в Сбере для предвосхищения потребностей клиентов и оказания помощи еще до их обращения в контактный центр банка. Другой кейс - это создание сервиса умных рекомендаций для клиентов и сотрудников банка "Открытие". Оба проекта используют различные технологии ИИ, такие как машинное обучение и анализ больших данных, для решения бизнес-задач и улучшения клиентского опыта. В результате этих проектов компании достигли существенных экономических и имиджевых результатов, сократив нагрузку на контакт-центры и предоставив клиентам более быстрый и персонализированный сервис
Модуль 3. Как разработать ИИ. Сбор данных
Видео: 35 минут
В этой видеолекции рассматривается процесс разработки искусственного интеллекта (AI), начиная с основ программирования AI. Программирование AI включает в себя создание компьютерных алгоритмов, способных выполнять задачи, требующие наличия разума. Специалисты по информационным системам становятся все более востребованными в связи с развитием этого направления, а бизнес готов вкладывать средства в создание ИИ, что делает его рынок одним из самых перспективных. Процесс создания ИИ основан на таких технологиях, как машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение. Разработчики ИИ должны также учитывать риски и проблемы, связанные с безопасностью данных, конфиденциальностью, влиянием на человеческую приватность и ростом безработицы. В следующих темах лекции обсуждаются методы и технологии обучения ИИ, включая модели машинного обучения с учителем и без него, с подкреплением и другие. Также представлены различные методики разделения данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки. В завершении рассматривается пошаговый план создания собственного ИИ
Показать больше
