Искусственный интеллект для применения в бизнесе

Главная

Курсы

Инструктор
Категория Использование компьютера

О курсе

«Искусственный интеллект для применения в бизнесе» — это практикоориентированный курс для руководителей, специалистов и предпринимателей, которые хотят понимать возможности искусственного интеллекта и применять ИИ для решения реальных бизнес-задач.

Курс помогает разобраться, где и как ИИ действительно приносит пользу бизнесу, какие процессы можно автоматизировать, как оценить экономический эффект и избежать типичных ошибок внедрения.

Вы получите системное понимание ИИ, практические инструменты и готовые подходы для использования искусственного интеллекта в компании.

📌 Кому подходит этот курс:

Руководителям и собственникам бизнеса, которые хотят повысить эффективность процессов и принимать решения на основе данных.
Менеджерам по развитию, цифровой трансформации, операционной эффективности и ИТ.
Аналитикам, консультантам, project- и product-менеджерам.
Специалистам, участвующим во внедрении ИИ, автоматизации и RPA.
Всем, кто хочет понимать, как использовать ИИ в бизнесе без технического бэкграунда.

Формат обучения:

📌 Теория и практика — онлайн
Обучение проходит в удобном онлайн-формате с разбором реальных бизнес-кейсов и практических заданий.

Чему Вы Научитесь?

Понимать, что такое искусственный интеллект и какие задачи он может решать в бизнесе.
Определять процессы, которые целесообразно автоматизировать с помощью ИИ и RPA.
Использовать ИИ для повышения производительности и качества управленческих решений.
Строить дорожную карту внедрения ИИ в компании.
Выбирать между разработкой, готовыми решениями и платформами ИИ.
Создавать и оценивать ИИ-прототипы.
Рассчитывать экономический эффект и ROI от внедрения ИИ.
Избегать типичных ошибок и разочарований при внедрении искусственного интеллекта.

Группа учебных программ

Arvutikasutus

Общий объем обучения (в академических часах)

100 академических часов, из них 80 часов аудиторной и 20 часов практических занятий

Основание для составления учебной программы

отсутствует

Целевая группа

Учебная программа предназначена для:
руководителей и собственников компаний, принимающих стратегические и управленческие решения;
менеджеров по развитию, цифровой трансформации, операционной эффективности и ИТ;
аналитиков, консультантов, project- и product-менеджеров;
специалистов, участвующих в автоматизации процессов и внедрении ИИ-решений;
сотрудников компаний, планирующих использование искусственного интеллекта для повышения эффективности бизнес-процессов;
всех заинтересованных лиц, желающих получить практические знания о применении искусственного интеллекта в бизнесе.
Программа не требует предварительной технической подготовки или знаний программирования.

Условия для начала обучения

среднее образование

Цель

В результате обучения учащийся получит понимание того, как использовать искусственный интеллект для повышения эффективности, снижения затрат и создания конкурентных преимуществ, без необходимости глубоких технических знаний.

Результаты обучения

Прошедший обучение:
использует искусственный интеллект для повышения эффективности бизнеса,
знает какие процессы подходят для автоматизации,
оценивает экономику ИИпроектов,
строит дорожную карту внедрения,
выбирает технологическую стратегию,
знает как можно принимать решения об ИИ без глубоких технических знаний.

Содержание обучения

МОДУЛЬ 1. Основы искусственного интеллекта — 20 акад. часов (16+4)
1. Определения искусственного интеллекта
2. Мифы и реальность ИИ
3. Исторический спор: заменить или усилить человека
4. Влияние ИИ на занятость
5. Новые профессии и отрасли
6. Контролируемое обучение
7. Неконтролируемое обучение
8. Нейронные сети и глубокое обучение
9. Другие методы ИИ
10. Роль данных
11. Ограничения ИИ
12. Почему ИИ стал доступен бизнесу
13. ИИ и производительность
14. ИИ как стратегическое преимущество
15. ИИ и человеческие навыки
16. Практические выводы
Практика:
1. Определение процессов для ИИ
2. Разбор кейсов из книги
3. Карта возможностей ИИ
4. Воркшоп: «Где ИИ усилит сотрудников»

МОДУЛЬ 2. RPA и ИИ: автоматизация процессов в бизнесе — 24 акад. часа (19+5)
1. Что такое RPA
2. Транзакционные процессы
3. Интеграции RPA
4. Пример: оформление кредита
5. Преимущества RPA
6. Примеры внедрений (O2, Barclays, Cooperative Banking Group)
7. Где RPA работает лучше всего
8. Ограничения RPA
9. Как ИИ расширяет RPA
10. Полуструктурированные документы
11. RPA как поставщик данных
12. RPA в ИТпроцессах
13. RPA как «метаменеджер»
14. Полная автоматизация RPA+AI
15. Humanintheloop
16. Ошибки внедрения
17. Критерии выбора процессов
18. Риски RPA
19. Практические выводы
Практика:
1. Анализ процессов компании
2. Выбор процессов для RPA
3. Построение схемы RPA
4. Разбор примеров O2, Barclays
5. Создание прототипа RPAпроцесса

МОДУЛЬ 3. Дорожная карта внедрения ИИ — 22 акад. часа (18 лекций + 4 практика)
1. Что такое дорожная карта
2. Оценка технологической зрелости
3. Тепловая карта возможностей
4. Группировка инициатив
5. Рабочие потоки
6. Управление изменениями
7. Пилоты и прототипы
8. Амбиции внедрения
9. Масштабирование
10. Коммуникация стратегии
11. Экономическое обоснование
12. «Жёсткие» и «мягкие» выгоды
13. Риски внедрения
14. Интервью Rainbird
15. Почему компании ошибаются
16. Как правильно выбирать кейсы
17. Как избегать разочарования
18. Практические выводы
Практика:
1. Создание тепловой карты
2. Формирование рабочих потоков
3. Построение дорожной карты
4. Защита roadmap

МОДУЛЬ 4. Прототипирование ИИ и выбор технологической стратегии — 20 ак. часов (16+4)
1. Что такое прототип ИИ
2. Когда начинать прототипирование
3. Проверка гипотез
4. Вовлечение заинтересованных сторон
5. Влияние прототипа на программу
6. Технологическая стратегия
7. Разработка ИИ
8. Покупка готового решения
9. Использование платформы
10. Комбинированный подход
11. Стоимость внедрения
12. Риски выбора
13. Оценка поставщиков
14. Оценка платформ
15. Оценка разработки
16. Практические выводы
Практика:
1. Выбор технологической стратегии
2. Создание прототипа
3. Проверка гипотез
4. Презентация прототипа

МОДУЛЬ 5. Экономика ИИ и принятие решений — 14 акад. часов (11+ 3)
1. Экономика автоматизации
2. CAPEX и OPEX
3. Стоимость данных
4. Стоимость ошибок
5. Метрики качества
6. Прогнозирование и принятие решений
7. ROI автоматизации
8. Как считать выгоды
9. Как считать риски
10. Как оценивать поставщиков
11. Практические выводы
Практика:
1. Расчёт бизнескейса
2. Моделирование сценариев
3. Чувствительность к качеству модели

Методы обучения

Лекция, дискуссия, презентация, практические упражнения.

Самостоятельная работа

Отсутствует

Требования к завершению обучения, в т.ч. методы и критерии оценивания

Ученик посещает не менее 80% теоретических и практических занятий.
Все практические задания, выполняемые на занятиях, должны быть успешно выполнены.
Метод оценивания:
Тест — проверка теоретических знаний и понимания практического применения искусственного интеллекта в бизнесе.
Критерии оценивания:
Для успешного завершения курса необходимо набрать не менее 80% правильных ответов в тесте.
Практические задания оцениваются преподавателем во время занятий и считаются выполненными при соблюдении требований и корректности решений.

Документ, выдаваемый по окончании курса (свидетельство или справка)

Свидетельство, если требования к завершению обучения выполнены.
Справка, если результаты обучения не были достигнуты, но учащийся принимал участие в обучении. Справка выдается в соответствии с количеством посещенных контактных часов.