Каталог курсов
Учиться бесплатно
Такого курса сейчас нет
К сожалению, сейчас невозможно записаться на курс. Вы можете посмотреть похожие программы обучения.
Перейти в каталог курсов
К сожалению, курс сейчас недоступен
Избранное
Курс

Трансформация бизнеса: внедрение искусственного интеллекта

Создайте стратегию внедрения искусственного интеллекта и проработайте реальные бизнес-кейсы под руководством зарубежных и российских экспертов

Когда
11 марта — 25 апреля

Формат обучения

Онлайн: интенсивы, вебинары, практика для личного проекта

Язык обучения

Русский и англи­йский с синхрон­ным переводом

Документ

Удостоверение о повышении квалификации

Если организации не будут внедрять искусственный интеллект в свои процессы сейчас, они могут не только упустить возможность роста, но и прекратить своё существование.

По данным Microsoft более 80% компаний добиваются бизнес-результатов от внедрения искусственного интеллекта — но степень соответствия этих результатов целям зависит от лидеров (драйверов) проектов.

В среднем по миру показатель равен 22,3% — как показало исследование Microsoft.

Искусственный интеллект — одна из ключевых технологий цифровой трансформации

Мы разработали интенсивную программу

Для тех, кто ищет подходы к внедрению искусственного интеллекта, машинного обучения и «цифровой перезагрузке»

Вы научитесь находить возможности применения искусственного интеллекта, оценивать бюджет и риски проектов, формировать команды и запускать разработки в промышленную эксплуатацию. 

Вы создадите дорожную карту по внедрению ИИ в вашей компании под руководством зарубежных и российских экспертов. 

Что вас ждёт 

  • Интенсивы, вебинары и Q&A-сессии с экспертами в области искусственного интеллекта. А также — практические задания, работа в малых группах и создание собственного проекта

  • Материалы для погружения в область ИИ и работы с данными. Вы сможете распределять нагрузку в течение курса и изучать теорию в удобное время

  • С вами будет работать персональный ментор — действующий data scientist. Он поможет проработать проект и направить практическую часть курса на пользу компании

  • Курс устроен так, чтобы вы создали комьюнити вокруг проекта по ИИ уже в процессе обучения. Это поможет ускорить процесс внедрения искусственного интеллекта внутри компании

Чтобы лидировать ИИ-проекты, не обязательно иметь учёную степень по математике или computer science

Успешные лидеры обладают гибким бизнес-мышлением. И мы поможем вам приобрести необходимую насмотренность и экспертизу для ваших задач

Кому подойдёт программа

Руководителям с задачей повысить доходность бизнеса за счёт внедрения технологий ИИ

Систематизируете знания, начнёте ориентироваться в технологиях и поймёте, как и где применять их в своей сфере. Сможете перенять позитивный опыт и получите персональные советы от экспертов курса. Определите следующие шаги цифровизации своих проектов.

Предпринимателям, которые уже встали на путь трансформации бизнеса

Узнаете, что делали другие, когда хотели выводить бизнес на новый уровень, и что у них получилось. Сможете создать стратегию для собственного бизнеса и получить фидбэк от опытных специалистов. Познакомитесь с интересными и полезными людьми — потенциальными партнёрами, сотрудниками, инвесторами.

Руководителям IT-команд

Поймёте, что работает в искусственном интеллекте и как заставить это работать на вас. Получите персональные советы от состоявшихся data scientist и консультантов Neuroinfra. Поработаете с ИИ на практике и соберёте портфолио потенциальных проектов для презентации решений клиентам. Сможете увидеть новые пути собственного развития.

Учитесь среди лучших

Мы проводим отбор на программу и собираем группу с похожим уровнем, но разным опытом — как в зарубежных бизнес-школах: и эксперты, и учащиеся обогащают образовательный опыт друг друга

Вы будете уметь

Оценивать возможности внедрения ИИ

Определять цели и объём проекта ИИ и машинного обучения на 6-12 месяцев вперёд

Формировать портфель ИИ-проектов

Создавать дорожную карту, определять требования к команде и метрики data-продукта

Презентовать проект с технической и бизнес-сторон

Разбираться в технологиях ИИ / машинного обучения и их применении

Измерять риски ИИ-проекта

А также целостности и безопасности данных. Следовать принципам data governance и data literacy

Управлять ИИ-проектом

Как главный владелец процессов и бюджета

Работать с командой

Говорить на одном языке с техническими специалистами и подбирать в команду лучших сотрудников

В основе программы — западные методики, адаптированные под реалии российского бизнеса

Курс разработан совместно с компанией Neuroinfra

В качестве консультантов команда создаёт промышленные системы управления данными и ИИ.

Проводит короткие и семестровые курсы искусственного интеллекта в Harbour.Space, Гентском университете, Иллинойском университете, МФТИ, МГУ и Калифорнийском университете в Беркли.

Победитель Junction '2018 с решением IoT по профилактическому обслуживанию для Ericsson, разработчик ИИ для сдачи экзамена в средней школе в Сбербанке AIJ' 2019.

Кто будет с вами на этом пути

Никита Спирин

Автор курса и лектор интенсивов 

Основатель и генеральный директор Neuroinfra. 

В числе клиентов: Canon, Dentsu, Vodafone, МТС, Facebook, Intel, GlaxoSmithKline, McDonald's, Superjob, Jibo, «Одноклассники», BillGo.

На курсе разберёт главные аспекты работы с искусственным интеллектом и машинным обучением: от простых и предсказуемых алгоритмов до новейших прорывных технологий.

Программа курса

Погружение в ключевые технологии ИИ 

Вы приобретёте необходимые знания для старта работы с ИИ: поймёте разницу между ИИ и машинным обучением, сформулируете цели и задачи обучения на курсе. Познакомитесь с кураторами, помощниками и экспертами.

4 часа теории

Форматы обучения на курсе.

Постановка целей обучения.

Фреймворки и подходы в обучении.

Глоссарий, вводные лекции и глубокое погружение в мир искусственного интеллекта.

Почему бизнесу нужен ИИ прямо сейчас 

Научитесь определять и формулировать возможности внедрения ИИ в своей компании. Погрузитесь в причины успеха и провалов ИИ-проектов. Узнаете принципы работы популярных подходов в машинном обучении. Поймёте, где ИИ будет работать и принесёт пользу, а в каких случаях можно ограничиться машинным обучением.

5 часов теории
4 часа практики

Разбор успешных проектов: Google DeepMind, Microsoft Cortana, IBM Watson. 

Фреймворк для монетизации данных. Создание бизнес-модели AI.

Стейкхолдеры для внедрения ИИ в компании: как с ними работать. 

Тренды, проблемы и возможности применения ИИ в различных индустриях.

Знакомство с персональным ментором и создание УТП для внедрения ИИ в вашей компании. 

Как возглавить и успешно запустить ИИ-проекты

Расставите приоритеты среди возможных ИИ-проектов для вашего бизнеса и выберете первый бизнес-кейс для проработки. Создадите драфт проекта внедрения ИИ: продумаете плановые показатели, дорожную карту проекта, состав команды и технологии.

5 часов теории

5 часов практики

Метрики и оценка алгоритмов ИИ: капитализация результатов работы и ценность актива.

Обзор технологий и инфраструктуры ИИ и машинного обучения: облачные вычисления, микросервисы, контейнирование, Kubernetes.

Консультационная сессия с экспертом Neuroinfra по личному бизнес-кейсу.

Практическое знакомство с технологиями машинного обучения на примере рабочего мини-проекта.

Развенчание мифов о том, что ИИ и машинное обучение — это чёрный ящик и магия.

Продуктовое и процессное управление ИИ-проектом: какие существуют отличия от классических бизнес-проектов.

A/B тестирование и методология ИИ

Создадите портфель из трёх бизнес-кейсов на основе ИИ, чтобы начать трансформацию бизнеса. Узнаете о принципах защиты данных, интеллектуальной собственности, принципах и подходах к управлению проектами ИИ и машинного обучения на разных стадиях. Познакомитесь с возможностями и рисками использования Open source ПО, а также — алгоритмов для прототипирования и финального продукта.

4 часа теории

6 часов практики

Разбор успешных проектов: Vodaphone, Canon, Facebook.

Интеллектуальная собственность, этика, воспроизводимость и качество проектов ИИ.

Эксперименты, a/b-тестирование, запуск проекта и анализ его возможностей.

Первые встречи и защита идей проектов по ИИ внутри компании.

Интервью с ИТ-командой о технических требованиях.

Машинное зрение

Вы узнаете о возможностях применения машинного зрения: распознавания объектов на изображениях и видео, роботизации в вашем бизнесе и других индустриях. Примените предобученный алгоритм AutoML для решения ваших бизнес-задач. Создадите драфт дорожной карты по внедрению выбранных технологий ИИ и машинного обучения на 6–12 месяцев. И сможете презентовать проект стейкхолдерам вашей компании.

4 часа теории

6 часов практики

Разбор успешных кейсов: Canon, Data Centric Alliance, NeuroRetouch.

Машинное зрение + IoT (интернет вещей): как это работает в реальных бизнес-кейсах.

Аналитика данных, полученные из видео и изображений: возможности применения в бизнесе.

Платформенные решения для быстрого внедрения компьютерного зрения.

Роботизация и активное обучение нейросетей: новая парадигма трансформации бизнеса.

Персонализация: от автопилота до повторных покупок

Вы узнаете, как и почему персонализация работает для любого бизнеса: от беспилотных автомобилей и индустриальных роботов до онлайн-развлечений и рекламы. Сможете применить предобученный алгоритм RL для вашего бизнес-кейса, чтобы автоматизировать рутинную работу.

4 часа теории

6 часов практики

Разбор успешных проектов: Surfingbird, Facebook, Superjob.

Персонализация жизни: выдача ленты новостей, входящих сообщений, фильтрация спама, предложения магазинов, поиск авиабилетов, умные плейлисты.

Включение проектов по ИИ и машинному обучению в стратегию цифровой трансформации компании.

Фреймворки для управления проектами ИИ и безопасности данных в организации.

Рабочая группа по внедрению ИИ.

ИИ для текста

Разберёте различные виды ИИ для работы с текстовыми данными: чатботы, соцсети, голосовые помощники. Оцените их применимость для решения ваших бизнес-задач вместе с экспертом Neuroinfra. Построите чатбот из предобученных частей алгоритма.

4 часа теории

6 часов практики

Разбор успешных проектов: McDonald's, сервисы автоплатежей и аналитики социальных сетей.

Роботизация персональных помощников: как сделать ИИ, похожего на человека.

Чатботы и голосовые интерфейсы: оптимизация процессов и сокращение затрат.

Платформенные решения для упрощения внедрения технологий NLP и RPA.

Обход сложностей и подводных камней в проектировании ИИ при работе с текстами.

Финализация портфеля проектов. Подготовка к защите перед экспертами курса и стейкхолдерами вашей компании.

Итоговый проект по внедрению ИИ в ваш бизнес

В основе проекта — потребности и цели вашей компании. Вы приступаете к выполнению проекта с первого дня: находите решения для бизнеса в процессе обучения и встраиваете их в рабочую рутину с учётом всех нюансов

Вам будут помогать

Технический ментор (data scientist)

Верифицирует технические гипотезы и помогает определить необходимые ресурсы и технологии

Эксперты Neuroinfra

Трижды на протяжении обучения проводят 1:1 сессию и помогают довести дорожную карту проекта внедрения ИИ до готовности

Что сделаете

• Проведёте серию интервью с сотрудниками вашей компании на разных уровнях;

• Составите портфель проектов для внедрения ИИ: этапы реализации, митигация рисков, оценка ROI;

• Создадите вокруг проектов ИИ комьюнити заинтересованных коллег и возглавите его;

• Создадите стратегию по внедрению ИИ в компании: чтобы увеличить прибыль, оптимизировать затраты и запустить новые цифровые продукты.

Какой получите результат

  • Изучите за короткий срок актуальные мировые практики, кейсы, подходы, модели и научитесь их применять в своей компании или проекте

  • Создадите дорожную карту по внедрению искусственного интеллекта, три реальных мини-проекта и бэклог задач для себя и команды

  • Получите навыки внедрения новых технологий, реализации трансформационной стратегии и проектов по оптимизации бизнеса в условиях кризиса

  • С преподавателями зарубежных бизнес-школ за 1,5 месяца проживёте опыт 2-3 лет проектной работы с data-проектами

Все выпускники курса получат электронные книги от издательства МИФ

Это позволит глубже понять работу с ИИ и максимизировать пользу от обучения

Как присоединиться к программе

Для успешного обучения вам нужно иметь оконченное высшее образование и управленческий опыт от 2-3 лет

Чтобы добиться трансформации в компании, нужно иметь в ней вес

Если ваша позиция сейчас ниже Product Owner, придётся запастись смелостью и пройти путь больший, чем участникам уровня C-suite.

Занятия будут с синхронным переводом, а для диалога с англоязычными преподавателями вам потребуется английский начального или среднего уровня.

Вас ждёт тестирование компетенций, мотивации и ресурсности — и интервью с организаторами программы