Искусственный интеллект для бизнеса как управлять внедрением ии решений в компании

Онлайн-курс по разработке стратегии внедрения решений на базе ИИ и машинного обучения. От терминологии до решения реальных кейсов по внедрению.

Регистрация закрыта
модульный формат: видеоуроки, онлайн-классы, практические задания
русский, английский c синхронным переводом
выпускники курса получат удостоверение о повышении квалификации от бизнес-школы СКОЛКОВО

О программе

«Искусственный интеллект для бизнеса: как управлять внедрением ИИ-решений в компании» — это сбалансированный онлайн-курс, который поможет вам создать актуальную стратегию внедрения ИИ-решений с текущими ресурсами компаний.

За семь недель обучения вы станете ориентироваться в классификации решений на базе искусственного интеллекта и машинного обучения. Разберете ключевые понятия и актуальные кейсы. Поймете принципы работы ИИ достаточно глубоко, чтобы ставить задачи техническим специалистам.

Программа рассчитана на специалистов без технического бэкграунда и доступно рассказывает о сложных технологических решениях.

ИИ в бизнесе: внедрение, команда, подводные камни и этика || ИИ для бизнеса

Источник: www.skolkovo.ru

Мероприятия

Онлайн-курс «Искусственный интеллект для бизнеса: как управлять внедрением ИИ-решений в компании»

Цена: 130000 сом
Skolkovo Business School Calendar

Приглашаем руководителей и топ-менеджеров на онлайн-курс «Искусственный интеллект для бизнеса: как управлять внедрением ИИ-решений в компании».

За семь недель обучения вы освоите наиболее эффективные инструменты ИИ и машинного обучения, научитесь самостоятельно просчитывать риски и сформируете стратегию внедрения ИИ в соответствии с ресурсами вашей компании.

Курс будет полезен управленцам, перед которыми стоят задачи:

• привлекать в компанию специалистов по внедрению ИИ-технологий, ставить задачи и оценивать скорость их выполнения;

• оптимизировать процессы;
• выстроить систему сквозной аналитики и сделать ее прозрачной, точной и релевантной;
• обеспечить экономичный и безболезненный переход компании к цифровой трансформации.

Обучение включает 4 live-cecсии с преподавателями, работу с реальными кейсами, практические задания и защиту собственного проекта.

Источник: www.practicuma.online

Управление продуктами для стартапов с искусственным интеллектом

Когда большинство людей слышат об искусственном интеллекте, они думают о Вики (Система ввода и вывода голоса) из «Маленького чудо» (мое любимое шоу).

Когда мы говорим о создании приложений на основе ИИ, мы обычно говорим об использовании одной из вышеперечисленных технологий (хотя все 3 технологии могут пересекаться друг с другом), чтобы сделать наши приложения более полезными для наших пользователей. Иногда полезность может означать более быстрый, умный, контекстный, простой и другие подобные вещи.

Управление продуктами для искусственного интеллекта не сильно отличается от создания другого программного обеспечения, просто есть больше вещей, о которых стоит подумать. Здесь я попытаюсь рассказать о некоторых основных вещах, о которых мы должны думать при внедрении ИИ в наше программное обеспечение (веб-приложения, мобильные приложения или приложения IOT).

Итак, обо всем по порядку — вам нужен ИИ, но для чего? Какие у вас проблемы? Как ИИ может решить ваши проблемы? Такие ответы обычно являются частью вашей бизнес-стратегии.

Например, если ваша бизнес-стратегия требует инноваций, вы можете рассмотреть ИИ как стратегию. Дело в том, что вы можете умереть как бизнес, если не приспособитесь. Так что вам, возможно, придется подумать об ИИ, чтобы выжить. Например, если вы являетесь сайтом знакомств, из-за которого пользователи часами не находят нужную дату, то вы сталкиваетесь с угрозой того, что новое приложение выведет вас из бизнеса. Итак, вы можете использовать машинное обучение, чтобы анализировать фотографии, профили, описания и т. Д. Ваших пользователей, чтобы создать модель, которая может наилучшим образом предсказать правильную дату для ваших пользователей.

Если вы новичок, вы можете подумать, должно ли ваше приложение быть в первую очередь ботами, или ИИ, или мобильными устройствами и т. д. (Стратегия продукта). например, для вы можете упростить заказ еды, создав бота, которому требуется всего несколько нажатий для заказа еды (поскольку он находится в мессенджере), но хотите ли вы создать для него бота или нет — это решение, которое вы должны принять в зависимости от вашего цели (например, цели по внедрению, удержанию и доходу).

Если у вас уже есть предприятие, вы можете использовать одну из различных технологий искусственного интеллекта, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем, решить более глубокие проблемы ваших пользователей, решить новые проблемы для вашего пользователей или решить проблемы, которые возникнут у ваших пользователей в будущем.

Продолжая тот же пример, если вы являетесь менеджером по продукту в существующем бизнесе онлайн-знакомств, вам может потребоваться выявить профили мошенников и мошенников на своем веб-сайте знакомств, а затем вы посмотрите исторические данные и выясните, вероятность того, что профиль является мошенничеством (мошенничество / спам). Вы начинаете с рассмотрения нескольких функций и решаете: «Хорошо, вот как мы решим, является ли профиль мошенничеством», что является не чем иным, как алгоритмом, который проверяет вероятность спама на основе определенных параметров (факторов). Это будет алгоритм классификации.

НЛП против ML против DL — или их все вместе?

Независимо от вашего проекта или размера, вот несколько основных вопросов, которые вы можете задать себе, прежде чем выбирать технологию искусственного интеллекта:

1. Хочу ли я добавить в ваше приложение возможности естественного языка (api.ai, Amazon Lex, Pullstring, Lex и т. Д.). Это включает преобразование речи в текст и преобразование текста в речь. (например, для помощников по сборке, таких как Alexa, Google ALLO и т. д.). Вот немного о моем опыте создания варианта использования чат-бота https://chatbotsmagazine.com/what-we-learnt-after-1-year-of-developing-bots-at-faq-dog-siri-aint- easy-14e3d48079f9
2. Добавляю ли я в свое приложение интеллект машинного обучения? Например, обучающие наборы данных для прогнозирования результатов для ваших пользователей? Машинное обучение можно применить практически в любой отрасли, чтобы делать то, что раньше было невозможно. Например, поиск подходящей работы для подходящего человека, прогнозирование заболеваний пациента, прогноз цен на жилье и т. д.
3. Или я пытаюсь применить Deep Learning AI для домена? Например, применение возможностей Vision к автомобилям для создания самоуправляемых автомобилей или постепенного внедрения интеллектуальных функций в мои автомобили.

Если вы решили использовать ИИ как часть своей стратегии, в зависимости от того, являетесь ли вы стартапом или предприятием, вы…

Выберите API для достижения ваших технических целей

Если вы хотите добавить NLP в свое приложение, вам нужно будет выбрать платформу NLP для разработки ваших разговоров (несколько API упомянутых выше).

На что следует обратить внимание при выборе платформы НЛП

1. Попробуйте сами. Посмотрите, как он работает с составными объектами, позволяет ли он это вообще. Как менеджер по продукту, вы должны знать основы НЛП, иначе вам будет сложно создавать приложения со средней и высокой сложностью.
2. Напишите свои собственные алгоритмы НЛП для случаев, которые ваша платформа не может охватить. Вы можете начать с чтения некоторых основ в Интернете.
3. Гибкость (для включения других платформ)
4. Дорожная карта и предыстория. Что, если вы построите бизнес вокруг этого, и это будет слишком дорого или проект будет закрыт материнской компанией?
5. Планируйте различные контексты, в которых пользователи будут использовать естественный язык при использовании ваших приложений.
6. Планируйте неудачу и всегда имейте быстрый ответ или маршрут, готовый разобраться в таких случаях.

Если вы добавляете машинное обучение в свое приложение, вам необходимо найти исходные источники данных.

Когда вы запускаете приложение, ИИ не используется, но вы хотите использовать как можно больше ИИ для запуска приложения (начните с как можно большего количества данных). Итак, вам нужен ваш первый набор данных и, возможно, вырастите данные на основе пользовательского ввода и взаимодействия.

Постройте модель кандидата:

1. Выберите исходный набор данных (например, для этого сайта знакомств профили миллионов пользователей из разных стран, их данные поддержки, разговорные данные и т. Д.)
2. Предварительная обработка данных (очистка, нормализация, удаление пустых / неполных наборов). Это важно для уменьшения количества ошибок, а также для повышения точности ваших результатов. Этот шаг также дает вам представление о богатстве ваших данных, каких результатов вы можете ожидать, отзывы о своем наборе данных (чтобы вы могли выбрать лучшие источники данных).
3. Выберите набор функций или факторы, на основе которых вы будете тренировать свою модель. Например, в приложении для знакомств вы можете выбрать время ответа, время, проведенное в приложении, количество сообщений, отправленных пользователями (в каждом сегменте), в качестве отправных точек для достижения идеальных результатов.
4. Примените алгоритм обучения к данным — найдите модель кандидата и повторите. например, для если у вас есть сайт cars.com или rent.com, вы можете применить алгоритм регрессии для экстраполяции и оценки стоимости автомобиля или аренды дома.

5. Разверните выбранную модель в своем приложении.

6. Измерьте результаты и вернитесь к оптимизации набора функций или алгоритма, или, возможно, даже выберите новый набор функций и алгоритм в целом (если результаты не такие, как ожидалось).