Искусственный интеллект (Machine learning) для руководителей

Դասընթացի Իդ : AI-001

Դասի տևողությունը (օրերով) : от 2 дн.

Տևողությունը առցանց : от 2 дн.

Ուսումնական պլան : очно, Virtual Instructor-Led Training - ONLINE

Ակնարկ

Դասընթացն ընդգրկում է մեքենայական ուսուցման հիմունքները՝ կենտրոնանալով բիզնեսում դրա կիրառման վրա:
Ուսումնական ծրագիրը ներառում է մեքենայական ուսուցման հիմնական մոդելների ուսումնասիրություն, ինչպես նաև իրական բիզնեսի սցենարներում դրանց կիրառման տարբեր դեպքերի վերլուծություն:
Ուսանողները կտիրապետեն տվյալների հավաքագրման և մշակման, մոդելի արդյունքների վերլուծության և գնահատման հմտություններին, ինչպես նաև արհեստական ​​ինտելեկտի նախագծերի կառավարման ռազմավարություններին:
Ուսանողները պատրաստ կլինեն օգտագործել մեքենայական ուսուցման գործիքներ՝ բիզնես գործընթացները օպտիմալացնելու և արդյունավետ կառավարման որոշումներ կայացնելու համար:

Այս դասընթացի լսարանը

• Կառուցվածքային ստորաբաժանումների պետեր
• ՏՏ նախագծերի ղեկավարներ

Նպատակը

Սովորեք օգտագործել AI-ի և մեքենայական ուսուցման հնարավորությունները առարկայական ոլորտներում կիրառական խնդիրները լուծելու համար:

Արդյունքներ

Դասընթացն ավարտելուց հետո ուսանողները ձեռք կբերեն հմտություններ, որոնք թույլ կտան.
Իմացեք մեքենայական ուսուցման հիմունքները. Մեքենայի ուսուցման հիմնական հասկացությունները և տեխնիկան
Կարողանալ վերլուծել տվյալները. ուսանողները կյուրացնեն տվյալների հավաքման, մաքրման և վերլուծության մեթոդները, որոնք թույլ կտան նրանց աշխատել մեծ ծավալի տեղեկատվության հետ և դրանից արժեքավոր պատկերացումներ քաղել:
Գնահատեք մեքենայական ուսուցման մոդելների արդյունավետությունն ու ճշգրտությունը, որպեսզի կարողանաք տեղեկացված, տվյալների վրա հիմնված որոշումներ կայացնել
Կառավարեք AI նախագծեր. ուսանողները կսովորեն արհեստական ​​ինտելեկտի նախագծերի կառավարման մեթոդներ, ներառյալ ռազմավարությունների մշակումը և ռիսկերի գնահատումը:
Կիրառեք տարբեր մեքենայական ուսուցման մոդելներ բիզնեսի խնդիրները լուծելու համար

Ուրվագիծ

1. Արհեստական ​​ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման ներածություն
2. Մեքենայի ուսուցման մոդելների տեսակները և AI-ի օգտագործման առաջադրանքների կատեգորիաները
3. Բիզնեսի խնդիրներում ՓԼ մոդելների կիրառման դեպքերի վերլուծություն
4. Տվյալների գիտություն և տվյալների վերլուծության գործիքներ
5. ՓԼ մոդելի մշակման և կիրառման փուլերը
6. ՓԼ մոդելների քայլ առ քայլ մշակման և ներդրման դեպքերի վերլուծություն
7. Դեպքի վերլուծություն. որտեղ և ինչպես կիրառել ՓԼ մոդելը (առաջադրանքի նույնականացում)
8. Տվյալների հավաքագրման և մշակման փուլում ընկղմում, տվյալների բավարարության գնահատում
9. Սուզվեք մոդելի ստեղծման փուլի, դասակարգման և ռեգրեսիայի մեջ
10. Գործնական առաջադրանք տվյալների մշակման և մոդելի ընտրության վերաբերյալ
11. AI նախագծերի կառավարում. AI իրականացման ռազմավարություն. Իրականացման արդյունքների գնահատում
12. AI նախագծերի կառավարման և AI իրականացման դեպքերի վերլուծություն