Phân loại các rào cản khi mở rộng AI

TechVidyut Inc. đang gặp vấn đề khi mở rộng các mô hình AI để xử lý nhiều dữ liệu hơn và nhiệm vụ phức tạp hơn.

Họ muốn xác định rõ các thách thức thuộc về quản lý dữ liệu, kiến trúc hệ thống và hạ tầng.

Bài tập này là một phần của khóa học

Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo (AI)

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành

Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi

Bắt đầu bài tập

Bài tập này là một phần của khóa học

Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo (AI)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

2102 reviews

Bắt đầu khóa học miễn phí

Chương này làm nền tảng cho mối quan hệ đan xen giữa chiến lược kinh doanh, dữ liệu và AI. Tiếp đó, chương đi sâu vào cách một chiến lược AI hiệu quả bắt đầu từ tầm nhìn rõ ràng và vai trò của kế hoạch hành động trọng tâm trong việc thúc đẩy mục tiêu chiến lược của tổ chức. Bạn cũng sẽ học những kỹ năng để trở thành một nhà hoạch định chiến lược AI thành công, bao quát trách nhiệm và đóng góp của họ trong việc đạt được mục tiêu kinh doanh.

Exercise 1: Các loại chiến lược khác nhau Exercise 2: Vạch lộ trình Exercise 3: Chiến lược nào?Exercise 4: Những trụ cột của một chiến lược AI hiệu quả Exercise 5: Dẫn dắt con thuyền chiến lược Exercise 6: Các trụ cột của chiến lược AI Exercise 7: Vai trò của Nhà chiến lược AI Exercise 8: Giới thiệu AI Strategist vào tổ chức Exercise 9: Một AI strategist thành công

Chương này mài sắc tư duy kinh doanh bằng cách phân biệt phần mềm AI với phần mềm truyền thống, đảm bảo sử dụng hiệu quả nguồn lực cho các thách thức kinh doanh phù hợp. Chương cũng giải thích các động lực kinh doanh chính để xác định các sáng kiến AI có tác động lớn nhất và chia sẻ cách đặt mục tiêu AI đúng đắn. Song song với việc làm rõ ý nghĩa của ROI, người học sẽ hiểu các thách thức và yếu tố thúc đẩy trong việc đánh giá ROI.

Exercise 1: Khi nào bạn nên nghĩ đến AI?Exercise 2: Thích ứng với cuộc cách mạng AI Exercise 3: Hiểu về các mô hình phần mềm Exercise 4: Khám phá các động lực kinh doanh cốt lõi Exercise 5: Nền tảng của một kế hoạch AI thành công Exercise 6: Bài kiểm tra mức độ phù hợp với AI Exercise 7: Phân biệt các kịch bản phù hợp với AI Exercise 8: Đặt mục tiêu kinh doanh thực tế Exercise 9: Đặt mục tiêu AI theo lăng kính SMART Exercise 10: Bài kiểm tra về thời gian và tham vọng Exercise 11: Đánh giá ROI của một sáng kiến AI Exercise 12: ROI hai mặt của AI Exercise 13: Lần theo gốc rễ doanh thu

Chương này giải thích các thành phần khác nhau của một chiến lược AI thành công, như đổi mới và xây dựng văn hóa phù hợp cho các đội ngũ hiệu suất cao. Đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của hiểu biết AI, bao quát những điều nên và không nên khi sử dụng AI. Dù đổi mới là thiết yếu, việc hiểu các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến AI và đặt đúng câu hỏi là tối quan trọng để xây dựng khung đánh giá rủi ro vững chắc cho AI.

Exercise 1: Xây dựng văn hóa AI Exercise 2: Nhiều thử nghiệm AI đa dạng Exercise 3: Khám phá & thử nghiệm Exercise 4: Xây dựng đội ngũ AI hiệu suất cao Exercise 5: Tìm ra khoảng trống Exercise 6: Bộ ba thiết yếu Exercise 7: Thu thập dữ liệu phù hợp Exercise 8: Chọn đúng sự kết hợp Exercise 9: Chất lượng giúp tiết kiệm chi phí Exercise 10: Đánh giá rủi ro AI Exercise 11: Quyền riêng tư và đạo đức Exercise 12: Tuân thủ quy định Exercise 13: Tuân thủ Exercise 14: Vòng đời dự án AI

Trong chương này, chúng ta bàn về vai trò của các workshop đánh giá tính khả thi và nhấn mạnh việc khởi động một PoC tập trung để đo lường tiềm năng của AI trước khi triển khai toàn diện. Chúng ta cũng làm rõ điều kiện để xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng và tầm quan trọng của MLOps trong việc mở rộng đúng cách. Cuối cùng, chương nêu bật ảnh hưởng của các nhà bảo trợ cấp lãnh đạo và những người tiên phong về AI trong việc thúc đẩy áp dụng AI.

Exercise 1: Mọi thứ bắt đầu từ một PoC Exercise 2: Các điểm quyết định cho công cụ chẩn đoán AI Exercise 3: Đánh giá các yếu tố cốt lõi của một sáng kiến AI Exercise 4: Mở rộng vượt ra ngoài PoC Exercise 5: Phân loại các rào cản khi mở rộng AI

Bài tập hiện tại

Exercise 6: Mở rộng một hệ thống AI Exercise 7: MLOps Exercise 8: Điều hướng MLOps Exercise 9: Sắp xếp các thực hành kiến trúc Exercise 10: Rào cản đối với việc áp dụng Exercise 11: Phân công vai trò trong chuyển đổi AI Exercise 12: Bản thiết kế cho chuyển đổi AI Exercise 13: Đến lúc tổng kết rồi!