دوره آموزشی مبانی استراتژی هوش مصنوعی برای دانشمندان داده و رهبران تیم
1 ساعت 8 دقیقهپیشرفته2024-06-13
مدرسین

Matthew Blasa
جزئیات دوره
از آنجایی که هوش مصنوعی در دنیای ما ادغام شده است، رهبران تیم با تجربه و دانشمندان داده چگونه می توانند سطح خود را ارتقا دهند؟ این دوره اصول استراتژی هوش مصنوعی را که رهبران تیم برای موفقیت به آن نیاز دارند ارائه می دهد: مهارت های اساسی، تمرکز و طرز فکر.
کشف کنید که استراتژی هوش مصنوعی برای یک رهبر تیم چه معنایی دارد و چگونه آنها می توانند کار، تیم خود را هماهنگ کنند و تغییرات را ایجاد کنند. این شما را به پایه ای مجهز می کند تا با استراتژی هوش مصنوعی تجاری هماهنگ شوید، مشکلات هوش مصنوعی را بشناسید، و پروژه های هوش مصنوعی را برای تولید ارزش پایدار اجرا کنید. در پایان این دوره، شما آماده خواهید بود که مهارت های جدید خود را برای تبدیل شدن به یک شریک در استراتژی هوش مصنوعی در سازمان خود آزاد کنید.
کشف کنید که استراتژی هوش مصنوعی برای یک رهبر تیم چه معنایی دارد و چگونه آنها می توانند کار، تیم خود را هماهنگ کنند و تغییرات را ایجاد کنند. این شما را به پایه ای مجهز می کند تا با استراتژی هوش مصنوعی تجاری هماهنگ شوید، مشکلات هوش مصنوعی را بشناسید، و پروژه های هوش مصنوعی را برای تولید ارزش پایدار اجرا کنید. در پایان این دوره، شما آماده خواهید بود که مهارت های جدید خود را برای تبدیل شدن به یک شریک در استراتژی هوش مصنوعی در سازمان خود آزاد کنید.
مهارت ها
Data Science FoundationsBusiness StrategyArtificial Intelligence FoundationsArtificial Intelligence for BusinessArtificial Intelligence (AI)Data ScienceBusiness Analysis and StrategyLeadership and ManagementOne-Off
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - سازنده به شریک - ایفای نقش استراتژیک در هوش مصنوعی
1. استراتژی هوش مصنوعی چیست؟
- 02 - استراتژی هوش مصنوعی چیست؟
- 03 - نقش شما در استراتژی هوش مصنوعی چیست؟
- 04 - استراتژی هوش مصنوعی در مقابل طرح هوش مصنوعی
- 05 - درک چرخه حیات استراتژی هوش مصنوعی
2. مبانی استراتژی هوش مصنوعی برای DS
- 06 - چرا استراتژی کسب و کار مهم است
- 07 - دادهها و استراتژی فنی
- 08 - چرا استراتژی هوش مصنوعی بر محصول متمرکز است
- 09 - مشارکت - ایجاد نوآوری
- 10 - مدیریت ریسک و حاکمیت
- 11 - مسابقه هندلینگ
3. برنامه ریزی و عملیات
- 12 - محدوده مشکل
- 13 - مدیریت مبادلات
- 14 - تیم سازی و فرهنگ سازی
- 15 - دگرگونی مستمر
4. اجرای پروژههای هوش مصنوعی
- 16 - پل زدن استراتژی و اجرا
- 17 - تنظیم و اندازهگیری تاثیر
- 18 - توسعه به روش صحیح
5. قرار دادن آن در کنار هم - استراتژی هوش مصنوعی در عمل
- 19 - تطبیق استراتژی هوش مصنوعی برای صنعت
- 20 - استراتژی هوش مصنوعی در سراسر تجارت
- 21 - مدیریت تغییر
نتیجه
- 22 - به عنوان یک شریک استراتژیک به پیشرفت خود ادامه دهید
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی یادگیری جامع پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین بخش اول
- دوره آموزشی تسلط بر داده ها: کاوش و توصیف داده ها
- دوره آموزشی کلانداده در عصر هوش مصنوعی
- دوره آموزشی مبانی علوم تصمیمگیری
- دوره آموزشی آیا نتیجه داد؟ ارزیابی برنامه در علم داده
- دوره آموزشی ارزیابی برنامه برای علم داده
- دوره آموزشی پاکسازی دادهها برای علم داده مؤثر: واردکردن دادهها، تشخیص ناهنجاری، پرکردن مقادیر گمشده و مهندسی ویژگیها
- دوره آموزشی یادگیری جامع اسکالا برای علوم داده