Techniki Deep Learning AI dla kadry zarządzającej i programistów

Opis

Szkolenie przedstawia kompleksowe spojrzenie na techniki deep learning z dwóch perspektyw: biznesowej i technicznej. Program łączy zrozumienie strategicznych aspektów wdrażania AI z praktyczną wiedzą o implementacji rozwiązań. Zajęcia prowadzone są w formie warsztatowej, z naciskiem na zrównoważenie teorii z praktyką oraz zrozumienie zarówno możliwości, jak i ograniczeń współczesnego deep learning.

Profil uczestnika

• Kierownicy zespołów AI/ML
• Dyrektorzy działów technologicznych
• Product Managerowie rozwiązań AI
• Architekci systemów AI
• Programiści wchodzący w świat AI
• Liderzy transformacji cyfrowej
• Menedżerowie projektów AI
• Konsultanci technologiczni

Agenda

1. Fundamenty Deep Learning
• Architektura sieci neuronowych
• Proces uczenia modeli
• Zarządzanie danymi
• Infrastruktura AI
2. Aspekty biznesowe
• Analiza przypadków użycia
• Ocena wykonalności projektów
• Zarządzanie zasobami
• ROI projektów AI
3. Implementacja rozwiązań
• Wybór architektury
• Przygotowanie danych
• Proces trenowania
• Wdrożenie produkcyjne
4. Zarządzanie projektami AI
• Planowanie projektów
• Zarządzanie ryzykiem
• Monitorowanie postępów
• Ocena jakości

Korzyści

Uczestnik rozwinie zdolność strategicznego planowania inicjatyw AI w organizacji. Zdobędzie umiejętność oceny wykonalności i potencjalnego zwrotu z inwestycji w projekty deep learning. Nauczy się efektywnie komunikować między zespołami biznesowymi a technicznymi w kontekście AI. Pozna metody zarządzania ryzykiem w projektach uczenia głębokiego. Będzie potrafił podejmować świadome decyzje dotyczące architektury i infrastruktury AI. Zyska zrozumienie procesu rozwoju i wdrażania modeli deep learning. Rozwinie umiejętność oceny jakości i monitorowania wydajności systemów AI. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w planowaniu i nadzorowaniu projektów AI.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowe zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego
• Doświadczenie w zarządzaniu projektami IT
• Znajomość procesów wytwarzania oprogramowania
• Podstawy zarządzania ryzykiem projektowym

Zagadnienia

• Architektura deep learning
• Zarządzanie projektami AI
• Infrastruktura obliczeniowa
• Proces uczenia modeli
• Ocena wykonalności
• Analiza ROI
• Zarządzanie ryzykiem
• Monitoring wydajności
• Wdrożenia produkcyjne
• Komunikacja w zespole
• Najlepsze praktyki AI
• Planowanie strategiczne

Poznaj naszą firmę