ИИ в бизнесе (Академика)

Решайте бизнес-задачи быстрее, применяя современные цифровые технологии. На курсе вы познакомитесь с основами анализа данных, машинным обучением и генеративными моделями ИИ, которые сможете внедрить в процессы компании, — неважно, в какой сфере вы работаете. Курс содержит результаты экспертных исследований, которые покажут, как генеративный ИИ меняет экономику и рынок труда уже сегодня.

• Основы машинного обучения. Часть 2 Мы продолжим знакомиться с машинным обучением. Рассмотрим его направления, покажем, как проводить анализ выборок данных и интерпретировать результаты. Вы поймёте, как выбирать правильные модели для решения задач, оценивать качество моделей и финансовый эффект от внедрения машинного обучения в бизнес-процессы.Основные направления машинного обучения Выборки данных РегрессияПравила выбора моделиКлассификацияОценка качества моделиОценка финансового эффекта от модели
• Погружение в аналитику Поговорим о том, что такое искусственный интеллект и как он применяется для решения бизнес-задач. Ключевые понятияЦифровой бизнес-анализКомпоненты цифрового бизнес-анализаСпециалисты и технологии
• Основы машинного обучения. Часть 1 Разберёмся в том, что такое машинное обучение. Вы узнаете о типах обучения, критериях качества моделей и примерах применения машинного обучения в бизнесе, маркетинге и даже искусстве.Что такое машинное обучениеОбъекты и признаки в машинном обученииТипы обученияКритерии качества моделей машинного обученияВыборки данныхКейсыМашинное обучение на практикеМашинное обучение в искусстве и дизайнеРекомендательные системы, маркетинг и медиаБизнес и автоматизацияМашинное обучение в HR
• Погружение в аналитику Поговорим о том, что такое искусственный интеллект и как он применяется для решения бизнес-задач. Ключевые понятияЦифровой бизнес-анализКомпоненты цифрового бизнес-анализаСпециалисты и технологии
• Методология анализа данных. Часть 1 Разберёмся, в каких областях применяется прогностическая аналитика. Вы узнаете, как использовать методологию CRISP-DM для решения бизнес-задач.Применение прогностической аналитикиМетодология CRISP-DM. НачалоCRISP-DM. Фаза 1
• Влияние ИИ на экономику Вы узнаете, как генеративный ИИ меняет экономику, как быстро развиваются новые бизнес-модели и какие возможности это открывает для компаний.Влияние первой волны генеративного ИИ на экономикуУскорение перехода к ботоцентрической экономикеАвтономные предприятияСинтетические данные
• Новые технологии ИИ и экономика будущего Сфокусируемся на том, как новые технологии влияют на экономику. Подробно разберём несколько кейсов, чтобы понять, как ИИ меняет бизнес. Обработка естественного языкаБольшие языковые моделиГенеративный ИИ
• Основы машинного обучения. Часть 2 Мы продолжим знакомиться с машинным обучением. Рассмотрим его направления, покажем, как проводить анализ выборок данных и интерпретировать результаты. Вы поймёте, как выбирать правильные модели для решения задач, оценивать качество моделей и финансовый эффект от внедрения машинного обучения в бизнес-процессы.Основные направления машинного обучения Выборки данных РегрессияПравила выбора моделиКлассификацияОценка качества моделиОценка финансового эффекта от модели
• Влияние ИИ на экономику Вы узнаете, как генеративный ИИ меняет экономику, как быстро развиваются новые бизнес-модели и какие возможности это открывает для компаний.Влияние первой волны генеративного ИИ на экономикуУскорение перехода к ботоцентрической экономикеАвтономные предприятияСинтетические данные
• Методология анализа данных. Часть 2 Продолжим изучать CRISP-DM и другие техники анализа данных, которые помогут вам в работе.CRISP-DM. ПродолжениеТехники анализа данных
• Основы машинного обучения. Часть 1 Разберёмся в том, что такое машинное обучение. Вы узнаете о типах обучения, критериях качества моделей и примерах применения машинного обучения в бизнесе, маркетинге и даже искусстве.Что такое машинное обучениеОбъекты и признаки в машинном обученииТипы обученияКритерии качества моделей машинного обученияВыборки данныхКейсыМашинное обучение на практикеМашинное обучение в искусстве и дизайнеРекомендательные системы, маркетинг и медиаБизнес и автоматизацияМашинное обучение в HR
• Новые технологии ИИ и экономика будущего Сфокусируемся на том, как новые технологии влияют на экономику. Подробно разберём несколько кейсов, чтобы понять, как ИИ меняет бизнес. Обработка естественного языкаБольшие языковые моделиГенеративный ИИ
• Методология анализа данных. Часть 1 Разберёмся, в каких областях применяется прогностическая аналитика. Вы узнаете, как использовать методологию CRISP-DM для решения бизнес-задач.Применение прогностической аналитикиМетодология CRISP-DM. НачалоCRISP-DM. Фаза 1
• Методология анализа данных. Часть 2 Продолжим изучать CRISP-DM и другие техники анализа данных, которые помогут вам в работе.CRISP-DM. ПродолжениеТехники анализа данных

• Цена - Бесплатно
• Продолжительность курса составляет 42 часа