Překážky při zavádění AI

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Toto cvičení je součástí kurzu

Strategie umělé inteligence (AI)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

2083 reviews

Tato kapitola osvětluje složité vztahy mezi obchodní, datovou a AI strategií. Poté se hlouběji věnuje tomu, jak efektivní AI strategie začíná jasnou vizí a jakou roli hraje soustředěný akční plán při naplňování strategických cílů organizace. Dozvíš se také, jaké dovednosti tvoří úspěšného AI stratéga, a zjistíš, jaké jsou jeho odpovědnosti a přínos pro dosahování obchodních cílů.

Exercise 1: Různé typy strategií Exercise 2: Nastavit kurz Exercise 3: Která strategie?Exercise 4: Pilíře efektivní strategie AI Exercise 5: Orientace ve strategických vodách Exercise 6: Pilíře AI strategie Exercise 7: Role of AI stratéga Exercise 8: Nábor AI stratéga Exercise 9: Úspěšný AI stratég

Tato kapitola rozvíjí obchodní myšlení tím, že rozlišuje AI software od tradičního softwaru a zajišťuje efektivní využití zdrojů pro řešení klíčových obchodních výzev. Dále vysvětluje hlavní obchodní hnací síly při identifikaci nejpřínosnějších AI iniciativ a ukazuje, jak správně nastavit AI cíle. Souběžně s výkladem o významu návratnosti investic (ROI) pochopíš také výzvy a faktory, které hodnocení ROI ovlivňují.

Exercise 1: Kdy má smysl uvažovat o AI?Exercise 2: Adaptace na éru umělé inteligence Exercise 3: Pochopení paradigmat softwaru Exercise 4: Odhalení klíčových obchodních faktorů Exercise 5: Základy úspěšného plánu pro AI Exercise 6: Test vhodnosti AI Exercise 7: Rozpoznávání scénářů vhodných pro AI Exercise 8: Stanovení realistických obchodních cílů Exercise 9: AI cíle pohledem SMART Exercise 10: Zkouška času a ambicí Exercise 11: Hodnocení návratnosti investic do AI iniciativy Exercise 12: Dvě tváře ROI v AI Exercise 13: Stopování zdrojů příjmů

Tato kapitola vysvětluje různé složky úspěšné AI strategie, například inovace a budování správné kultury pro vysoce výkonné týmy. Zdůrazňuje také důležitost AI gramotnosti a pokrývá zásadní pravidla správného i chybného využívání AI. Inovace jsou sice nezbytné, ale pro vybudování robustního rámce hodnocení rizik AI je klíčové porozumět potenciálním rizikům spojeným s AI a klást správné otázky.

Exercise 1: Budování kultury AI Exercise 2: Různorodé AI experimenty Exercise 3: Průzkum a experimentování Exercise 4: Budování vysoce výkonných AI týmů Exercise 5: Hledání mezery Exercise 6: Nezbytné trio Exercise 7: Správná data jsou základ Exercise 8: Správná kombinace dat Exercise 9: Kvalita šetří náklady Exercise 10: Hodnocení rizik spojených s AI Exercise 11: Soukromí a etika Exercise 12: Dodržování předpisů Exercise 13: Compliance Exercise 14: Životní cyklus AI projektu

V této kapitole se věnujeme roli workshopů zaměřených na proveditelnost a zdůrazňujeme, proč je důležité zahájit cílený PoC (proof of concept), než přistoupíme k plnému nasazení. Ukážeme si také, co je potřeba k vybudování škálovatelných AI systémů, a přiblížíme, jaký má MLOps vliv na správné škálování. Kapitola nakonec vyzdvihuje vliv výkonných sponzorů a AI ambasadorů na podporu přijetí AI v organizaci.

Exercise 1: Vše začíná PoC Exercise 2: Rozhodující momenty pro AI diagnostický nástroj Exercise 3: Hodnocení klíčových aspektů AI iniciativy Exercise 4: Škálování za hranice PoC Exercise 5: Třídění překážek při škálování AI Exercise 6: Škálování AI systému Exercise 7: MLOps Exercise 8: Navigace světem MLOps Exercise 9: Třídění architektonických postupů Exercise 10: Překážky při zavádění AI

Aktuální cvičení

Exercise 11: Rozdělení rolí při AI transformaci Exercise 12: Plán transformace pomocí AI Exercise 13: Čas na shrnutí!