AI-032

Искусственный интеллект: внедрение AI в бизнес-процессы

Курс для руководителей и аналитиков, которые хотят системно оценивать перспективность ML-инициатив и эффективно внедрять ИИ. Вы научитесь находить задачи с измеримым эффектом, рассчитывать рентабельность инвестиций (ROI), управлять рисками в проектах компьютерного зрения (CV), обработки естественного языка (NLP) и прогнозирования, а также принимать решения «сделать vs купить». В каждом модуле — практическая декомпозиция задачи, анализ «подводных камней» и разбор реальных кейсов от идеи до решения. Программирование для прохождения курса не требуется, достаточно базового понимания ИИ. Чтобы проанализировать зрелость ваших процессов для внедрения ИИ, воспользуйтесь «Картой ИИ-эффективности». Она поможет оценить текущую ситуацию и определить, какие инициативы дадут быстрый эффект, а какие требуют подготовки. Вы увидите, какие метрики уже отслеживаете, и узнаете, какие практики из курса помогут закрыть пробелы. Это поможет выстроить дорожную карту внедрения ИИ и аргументировать приоритеты перед руководством и командой.

Удостоверение о прохождении

Смотреть пример

16 академ. часов

Онлайн

Подробнее

37 000 ₽

33 300 ₽ — для физ. лиц

Записаться на курс

Улучшаемые навыки

Машинное обучение в бизнесе

Оценка ML-инициатив

ROI AI-проектов

Управление рисками AI

Внедрение ИИ-решений

Компьютерное зрение (CV)

Обработка естественного языка (NLP)

Прогнозная аналитика

Бизнес-применение AI

Чему вы научитесь

01 Выявлять бизнес-задачи с наибольшим потенциалом для внедрения машинного обучения.

02 Понимать этапы создания реального ИИ-решения: от формализации бизнес-запроса до оценки итогового решения.

03 Прогнозировать риски в ИИ-проектах.

04 Отличать внешние ML-инициативы от проектов по оптимизации внутренних операционных процессов.

Программа курса

01 Внедрение машинного обучения во внутренние процессы компании

Зачем применять ML во внутренних процессах?

Какие тренды в использовании ML среди корпораций?

Чем отличается применение ML во внутренних процессах компании от создания решений вовне?

Как найти точки для внедрения ML в работе?

К каким задачам можно приложить ML?

Как оценить перспективность идеи внедрения?

Делать самим или купить?

Как строится типичный процесс внедрения?

Практика: отсев неудачных ML-инициатив.

02 Разработка ИИ-решений в компьютерном зрении

В чем преимущества компьютерного зрения?

Какие тренды в использовании компьютерного зрения?

Где искать идеи для создания продукта?

В каких задачах компьютерное зрение успешно себя проявляет?

Как оценить перспективность идеи?

Где ниша уже сформировалась, а где технологии только появляются?

Как строится типичный процесс создания продукта?

Какие основные риски в компьютерном зрении?

Практика: оценка рисков в создании решения.

03 Разработка ИИ-решений в обработке естественного языка

В чем преимущества автоматизированной естественно-языковой обработки?

Какие тренды в использовании NLP?

Где искать идеи для создания продукта?

В каких задачах NLP успешно себя проявляет?

Как оценить перспективность идеи?

Где ниша уже сформировалась, а где технологии только появляются?

Как строится типичный процесс создания продукта?

Какие основные риски в естественно-языковой обработке?

Практика: оценка потенциальных ограничений.

04 Разработка ИИ-решений в прогнозировании

В чем преимущества прогнозирования?

Зачем использовать ML в прогнозировании?

Где искать идеи для создания продукта?

В каких сферах используется прогнозирование?

Как оценить перспективность идеи?

В каких отраслях уже есть успешные решения по созданию прогнозов?

Какие особенности у систем прогнозирования?

Какие основные риски в прогнозировании?

Практика: поэтапное внедрение.

05 Итого на курс 16 часов: теория — 12 ак. ч. (75%), практика — 4 ак. ч. (25%)

37 000 ₽

33 300 ₽ — для физ. лиц

Записаться на курс

Для кого

Бизнес-аналитик

Руководитель проекта

Data Scientist

Предварительная подготовка

Базовое понимание концепций машинного обучения и искусственного интеллекта. Желательно базовое знакомство с концепциями Data Science и AI. Курс не требует навыков программирования или углубленного знания алгоритмов ML.

37 000 ₽

33 300 ₽ — для физ. лиц

Записаться на курс

37 000 ₽

33 300 ₽ — для физ. лиц

Юр. лицо — 37 000 ₽

Физ. лицо — 33 300 ₽

Открытая дата

Ознакомлен с политикой обработки персональных данных

Cоглашаюсь с условиями обработки персональных данных

Наши ученики работают в:

Наши клиенты

Связанные курсы

AI-001

16 часов

Основы ИИ: с нуля до грамотного промптинга

Этот кликабельный курс с персонажем-гидом делает обучение промптингу увлекательным и практичным. Вы освоите искусство формулировки запросов, которые гарантированно дают нужный результат от нейросетей. Уникальный подход через диалог с персонажем превращает сложную тему в понятный и запоминающийся навык. Скачайте «Карту ИИ-эффективности», чтобы диагностировать текущий уровень зрелости в использовании ИИ и наметить путь от точечных экспериментов к системной работе. Вы оцените, какие процессы уже дают измеримый результат, и увидите метрики для отслеживания прогресса — скорость доставки задач, доля автономных операций, влияние на бизнес-показатели. Это позволит составить план развития и обосновать эффективность нового подхода перед руководством.

от Junior

22 500 ₽

Ознакомлен с политикой обработки персональных данных

Cоглашаюсь с условиями обработки персональных данных

Запрос нового пароля

Новый пароль отправлен

Искусственный интеллект: внедрение AI в бизнес-процессы

37 000 ₽

Улучшаемые навыки

Чему вы научитесь

Программа курса

37 000 ₽

Для кого

Предварительная подготовка

37 000 ₽

Записаться на курс

Наши ученики работают в:

Наши клиенты

Связанные курсы

Нужна помощь? Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время