Třídění překážek při škálování AI

Společnost TechVidyut Inc. narážní na problémy při škálování svých AI modelů pro zpracování většího množství dat a složitějších úkolů.

Chce přesně identifikovat výzvy specifické pro datový management, systémovou architekturu a infrastrukturu.

Toto cvičení je součástí kurzu

Strategie umělé inteligence (AI)

Zobrazit kurz

Interaktivní praktické cvičení

Proměňte teorii v praxi s jedním z našich interaktivních cvičení

Začít cvičení

Toto cvičení je součástí kurzu

Strategie umělé inteligence (AI)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

2082 reviews

Začněte kurz zdarma

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

Aktuální cvičení

Exercise 6: Škálování AI systému Exercise 7: MLOps Exercise 8: Navigace světem MLOps Exercise 9: Třídění architektonických postupů Exercise 10: Překážky při zavádění AI Exercise 11: Rozdělení rolí při AI transformaci Exercise 12: Plán transformace pomocí AI Exercise 13: Čas na shrnutí!