Sortowanie przeszkód w skalowaniu AI

TechVidyut Inc. napotyka problemy podczas skalowania swoich modeli AI, aby obsługiwały więcej danych i bardziej złożone zadania.

Firma chce zidentyfikować wyzwania charakterystyczne dla zarządzania danymi, architektury systemu i infrastruktury.

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 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

Bieżące ćwiczenie

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!