دوره آموزشی هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI) برای تحلیل کسبوکار
1 ساعت 19 دقیقهمبتدی2025-08-19
مدرسین

Angela Wick
Business Analysis and Product Ownership Expert | Content Creator
جزئیات دوره
اگه میخوای تو عصر هوش مصنوعی عاملگرا (Agentic AI) حرفهای بشی و بتونی پروژههای AI رو با نگاه تحلیل کسبوکار و مدیریت محصول پیش ببری، این دوره مخصوصته! تو این دوره، Angela Wick، متخصص تحلیل کسبوکار و مالک محصول، بهت نشون میده چطور هوش مصنوعی میتونه به صورت خودکار وظایف رو انجام بده و تجربه مشتری، سیستمهای سازمانی و فرآیندها رو متحول کنه.
در طول دوره، با مفاهیم اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)، اتوماسیون هوش مصنوعی و تکامل Agentic AI آشنا میشی و میفهمی که نظارت انسانی و تحلیل کسبوکار چقدر برای موفقیت پروژهها ضروریه. یاد میگیری چطور با چالشهای سیستمهای AI قطعی و احتمالی روبهرو بشی، فرآیندهای نظارتی بسازی و حلقههای بازخورد بهبود مستمر ایجاد کنی.
با پایان این دوره، مهارتهای لازم برای نظارت، بهینهسازی و هدایت تحول کسبوکار با هوش مصنوعی رو داری و میتونی مطمئن باشی که راهکارهای AI با اهداف سازمانی و ارزشهای اجتماعی همسو هستند.
اهداف یادگیری
توضیح مفهوم Agentic AI، نقش آن در تحلیل کسبوکار و تفاوتش با اتوماسیون AI و RPA.
شناسایی نیازهای کسبوکار برای AI، تعیین محدوده پروژه و ایجاد چارچوبهای ساختاریافته برای راهکارهای AI.
استفاده از تکنیکهای کلیدی تحلیل کسبوکار مانند تجزیه وظایف، نقشهبرداری فرآیند و نمودارهای توالی برای راهکارهای مبتنی بر AI.
یادگیری نحوه آزمون، مانیتورینگ و نظارت بر عاملهای AI برای تضمین تصمیمگیری اخلاقی و همسو با اهداف کسبوکار.
تعریف شاخصهای عملکرد، بهینهسازی گردشکارها و ایجاد چرخههای بهبود مستمر AI برای تاثیر بلندمدت در کسبوکار.
در طول دوره، با مفاهیم اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)، اتوماسیون هوش مصنوعی و تکامل Agentic AI آشنا میشی و میفهمی که نظارت انسانی و تحلیل کسبوکار چقدر برای موفقیت پروژهها ضروریه. یاد میگیری چطور با چالشهای سیستمهای AI قطعی و احتمالی روبهرو بشی، فرآیندهای نظارتی بسازی و حلقههای بازخورد بهبود مستمر ایجاد کنی.
با پایان این دوره، مهارتهای لازم برای نظارت، بهینهسازی و هدایت تحول کسبوکار با هوش مصنوعی رو داری و میتونی مطمئن باشی که راهکارهای AI با اهداف سازمانی و ارزشهای اجتماعی همسو هستند.
اهداف یادگیری
توضیح مفهوم Agentic AI، نقش آن در تحلیل کسبوکار و تفاوتش با اتوماسیون AI و RPA.
شناسایی نیازهای کسبوکار برای AI، تعیین محدوده پروژه و ایجاد چارچوبهای ساختاریافته برای راهکارهای AI.
استفاده از تکنیکهای کلیدی تحلیل کسبوکار مانند تجزیه وظایف، نقشهبرداری فرآیند و نمودارهای توالی برای راهکارهای مبتنی بر AI.
یادگیری نحوه آزمون، مانیتورینگ و نظارت بر عاملهای AI برای تضمین تصمیمگیری اخلاقی و همسو با اهداف کسبوکار.
تعریف شاخصهای عملکرد، بهینهسازی گردشکارها و ایجاد چرخههای بهبود مستمر AI برای تاثیر بلندمدت در کسبوکار.
مهارت ها
AI for Business AnalysisBusiness AnalysisAI Productivity ToolsArtificial Intelligence for BusinessProject ManagementBusiness Analysis and StrategyBusiness Software and ToolsOne-Off
سرفصل ها
۰. مقدمه
- 01 - چرا راهکارهای هوش مصنوعی به تحلیل کسب و کار نیز نیاز دارند
۱. هوش مصنوعی عاملدار و اتوماسیونهای هوش مصنوعی
- 02 - هوش مصنوعی عاملگرا برای تحلیل کسب و کار چیست؟
- 03 - مقایسه RPA، اتوماسیون هوش مصنوعی و هوش مصنوعی عاملمحور
- 04 - هوش مصنوعی قطعی در مقابل هوش مصنوعی احتمالی
- 05 - انسان در حلقه - هوش مصنوعی و افرادی که با هم کار میکنند
- 06 - نمونههایی از اتوماسیون هوش مصنوعی و هوش مصنوعی عاملمحور
- 07 - نظارت بر هوش مصنوعی برای همسویی با اهداف تجاری
۲. فرآیند الزامات برای هوش مصنوعی عاملدار
- 08 - رویکرد و برنامهریزی الزامات راهحل هوش مصنوعی
- 09 - نمونهسازی اولیه برای موفقیت عامل هوش مصنوعی
- 10 - ساخت و مقیاسبندی راهکارهای هوش مصنوعی
- 11 - آزمایش اتوماسیونهای هوش مصنوعی و راهحلهای عاملمحور
- 12 - نظارت و پایش سیستمهای هوش مصنوعی
۳. مهارتهای کلیدی تحلیل کسب و کار برای هوش مصنوعی عاملگرا
- 13 - تنظیم معیارهای عملکرد هوش مصنوعی
- 14 - بررسی راهکارهای عامل محور هوش مصنوعی
- 15 - الزامات، تحلیل، طراحی و برنامهریزی عامل هوش مصنوعی تکگانه
- 16 - الزامات، تحلیل، طراحی و برنامهریزی سیستمهای چندعاملی
- 17 - تجزیه وظایف برای راهکارهای هوش مصنوعی
- 18 - مدلهای بصری مفید برای هوش مصنوعی عاملگرا
- 19 - ملزومات مورد نیاز برای هوش مصنوعی عاملگرا
نتیجهگیری
- 20 - گامهای بعدی شما در یادگیری تحلیل کسبوکار مبتنی بر هوش مصنوعی