Właściwa mieszanka danych

TechGoa Corp to startup, który chce opracować aplikację opartą na AI do rozpoznawania obrazów. Firma dysponuje ograniczonym zbiorem obrazów do trenowania modelu.

Jako lider projektu AI szukasz technik, które pozwolą maksymalnie wykorzystać dostępny zbiór danych.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Strategia AI (sztucznej inteligencji)

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie

To ćwiczenie jest częścią kursu

Strategia AI (sztucznej inteligencji)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

2082 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

Ten rozdział przybliża złożone zależności między strategią biznesową, danymi i AI. Następnie zagłębiamy się w to, jak skuteczna strategia AI zaczyna się od klarownej wizji i jak skupiony plan działania przekłada się na realizację celów organizacji. Dowiesz się również, jakie umiejętności są potrzebne, by zostać skutecznym strategiem AI, poznasz jego obowiązki i rolę, jaką odgrywa w osiąganiu celów biznesowych.

Exercise 1: Różne rodzaje strategii Exercise 2: Wyznaczanie kursu Exercise 3: Jaka to strategia?Exercise 4: Filary skutecznej strategii AI Exercise 5: Nawigacja po strategicznych wodach Exercise 6: Filary strategii AI Exercise 7: Rola stratega AI Exercise 8: Zatrudnienie specjalisty ds. strategii AI Exercise 9: Skuteczny strateg AI

Ten rozdział wyostrza myślenie biznesowe przez wskazanie różnic między oprogramowaniem AI a tradycyjnym — co pozwala efektywniej zarządzać zasobami i dobierać je do konkretnych wyzwań. Wyjaśniamy też, jakie czynniki biznesowe pomagają wskazać najbardziej wartościowe inicjatywy AI i jak wyznaczać właściwe cele. Obok omówienia znaczenia ROI zrozumiesz, z jakimi wyzwaniami wiąże się jego ocena i co ją napędza.

Exercise 1: Kiedy warto pomyśleć o AI?Exercise 2: Jak dostosować się do rewolucji AI?Exercise 3: Paradygmaty oprogramowania Exercise 4: Odkrywanie kluczowych czynników biznesowych Exercise 5: Podstawy skutecznego planu wdrożenia AI Exercise 6: Test przydatności AI Exercise 7: Rozpoznawanie scenariuszy przyjaznych AI Exercise 8: Wyznaczanie realistycznych celów biznesowych Exercise 9: Cele AI przez pryzmat kryteriów SMART Exercise 10: Próba czasu i ambicji Exercise 11: Ocena zwrotu z inwestycji w inicjatywę AI Exercise 12: Dwie twarze ROI dla AI Exercise 13: Skąd pochodzi przychód?

Ten rozdział omawia różne elementy skutecznej strategii AI — między innymi innowacje i budowanie kultury sprzyjającej wysokiej wydajności zespołów. Podkreślamy też wagę kompetencji w zakresie AI, omawiając kluczowe zasady właściwego i niewłaściwego jej użycia. Innowacje są niezbędne, ale równie ważne jest rozumienie potencjalnych zagrożeń związanych z AI i zadawanie właściwych pytań — to fundament solidnych ram oceny ryzyka.

Exercise 1: Budowanie kultury AI Exercise 2: Różnorodne eksperymenty z AI Exercise 3: Eksploracja i eksperymentowanie Exercise 4: Budowanie wysokiej klasy zespołów AI Exercise 5: Znajdź lukę Exercise 6: Niezbędne trio Exercise 7: Jak pozyskiwać właściwe dane Exercise 8: Właściwa mieszanka danych

Bieżące ćwiczenie

Exercise 9: Jakość obniża koszty Exercise 10: Ocena ryzyka AI Exercise 11: Prywatność i etyka Exercise 12: Zgodność z przepisami Exercise 13: Zgodność z przepisami Exercise 14: Cykl życia projektu AI

W tym rozdziale omawiamy rolę warsztatów oceny wykonalności i podkreślamy, jak ważne jest rozpoczęcie od skupionego PoC (proof of concept), zanim przejdziemy do pełnego wdrożenia. Przyjrzymy się też, co jest potrzebne do budowy skalowalnych systemów AI i jaką rolę odgrywa MLOps w prawidłowym skalowaniu. Na zakończenie rozdział podkreśla wpływ sponsorów wykonawczych i ambasadorów AI na promowanie jej wdrożenia.

Exercise 1: Wszystko zaczyna się od PoC Exercise 2: Punkty decyzyjne dla narzędzia diagnostycznego AI Exercise 3: Ocena kluczowych elementów inicjatywy AI Exercise 4: Skalowanie poza etap PoC Exercise 5: Sortowanie przeszkód w skalowaniu AI Exercise 6: Skalowanie systemu AI Exercise 7: MLOps Exercise 8: Nawigowanie po MLOps Exercise 9: Porządkowanie praktyk architektonicznych Exercise 10: Bariery w adopcji AI Exercise 11: Przypisywanie ról w transformacji AI Exercise 12: Plan transformacji AI Exercise 13: Czas na podsumowanie!