Kepatuhan

Anda sedang membangun sistem rekomendasi untuk menyarankan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat penelusuran dan pembelian mereka.

Namun sebelum memulai pengembangan model, Anda menganalisis regulasi kunci dan pertimbangan kepatuhan.

Manakah dari berikut ini yang termasuk bagian dari pertimbangan kepatuhan dalam sebuah proyek AI?

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Strategi Artificial Intelligence (AI)

Lihat Kursus

Latihan interaktif langsung

Ubah teori menjadi aksi dengan salah satu latihan interaktif kami

Mulai latihan

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Strategi Artificial Intelligence (AI)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

1911 reviews

Mulai Kursus Gratis

Bab ini mendasari hubungan yang saling terkait antara strategi bisnis, data, dan AI. Selanjutnya dibahas lebih dalam bagaimana strategi AI yang efektif berawal dari visi yang jelas serta peran rencana aksi yang terfokus dalam mendorong tercapainya tujuan strategis organisasi. Anda juga akan mempelajari keterampilan yang diperlukan untuk menjadi AI strategist yang sukses, termasuk tanggung jawab dan kontribusinya terhadap pencapaian tujuan bisnis.

Exercise 1: Beragam Jenis Strategi Exercise 2: Menentukan arah Exercise 3: Strategi yang mana?Exercise 4: Pilar-Pilar Strategi AI yang Efektif Exercise 5: Menavigasi arus strategi Exercise 6: Pilar strategi AI Exercise 7: Peran seorang AI Strategist Exercise 8: Merekrut AI Strategist Exercise 9: AI strategist yang sukses

Bab ini mempertajam ketajaman bisnis dengan membedakan perangkat lunak AI dari perangkat lunak tradisional, sehingga sumber daya digunakan secara efektif untuk tantangan bisnis yang relevan. Bab ini juga menjelaskan pendorong bisnis utama dalam mengidentifikasi inisiatif AI yang paling berdampak dan cara menetapkan tujuan AI yang tepat. Selain menjelaskan pentingnya ROI, pembelajar akan memahami tantangan dan pendorong dalam menilai ROI.

Exercise 1: Kapan sebaiknya memikirkan AI?Exercise 2: Beradaptasi dengan revolusi AI Exercise 3: Memahami paradigma perangkat lunak Exercise 4: Mengungkap pendorong bisnis inti Exercise 5: Dasar-dasar rencana AI yang sukses Exercise 6: Uji kelayakan AI Exercise 7: Membedakan skenario yang sesuai untuk AI Exercise 8: Menetapkan tujuan bisnis yang realistis Exercise 9: Tujuan AI dengan lensa SMART Exercise 10: Uji waktu dan ambisi Exercise 11: Menilai ROI dari sebuah inisiatif AI Exercise 12: Dua sisi ROI dalam AI Exercise 13: Melacak akar pendapatan

Bab ini menjelaskan berbagai komponen strategi AI yang sukses, seperti inovasi dan membangun budaya yang tepat untuk tim berkinerja tinggi. Bab ini juga menekankan pentingnya literasi AI, mencakup hal-hal yang perlu dan tidak perlu dilakukan dalam penggunaan AI. Meskipun inovasi penting, memahami potensi risiko terkait AI dan mengajukan pertanyaan yang tepat sangat krusial untuk membangun kerangka penilaian risiko AI yang tangguh.

Exercise 1: Membangun budaya AI Exercise 2: Upaya AI yang beragam Exercise 3: Eksplorasi & eksperimen Exercise 4: Membangun tim AI berkinerja tinggi Exercise 5: Menemukan celah Exercise 6: Trio esensial Exercise 7: Mendapatkan data yang tepat Exercise 8: Memperoleh campuran yang tepat Exercise 9: Kualitas menghemat biaya Exercise 10: Penilaian risiko AI Exercise 11: Privasi dan etika Exercise 12: Kepatuhan terhadap regulasi Exercise 13: Kepatuhan

Latihan Saat Ini

Exercise 14: Siklus hidup proyek AI

Dalam bab ini, kita membahas peran lokakarya kelayakan dan menekankan memulai PoC yang terfokus untuk mengukur potensi AI sebelum penerapan skala penuh. Kami juga akan menyoroti hal-hal yang diperlukan untuk membangun sistem AI yang dapat diskalakan dan pentingnya MLOps dalam melakukan penskalaan dengan tepat. Pada akhirnya, bab ini menegaskan pengaruh sponsor eksekutif dan champion AI dalam mendorong adopsi AI.

Exercise 1: Semua berawal dari sebuah PoC Exercise 2: Titik keputusan untuk alat diagnostik AI Exercise 3: Mengevaluasi hal-hal esensial dari suatu inisiatif AI Exercise 4: Skalakan melampaui PoC Exercise 5: Mengelompokkan hambatan penskalaan AI Exercise 6: Menskalakan sistem AI Exercise 7: MLOps Exercise 8: Menavigasi MLOps Exercise 9: Mengurutkan praktik arsitektur Exercise 10: Hambatan adopsi Exercise 11: Menetapkan peran dalam transformasi AI Exercise 12: Cetak Biru Transformasi AI Exercise 13: Saatnya menutup pembahasan!