Программа повышения квалификации
«Цифровая экосистема организации. Промпт-инжиниринг. Создание нейро-ассистентов средствами искусственного интеллекта»
Целевая аудитория: руководители и специалисты всех отраслей экономики, ученые, работники проектных, строительных организаций, педагогические работники
Цель курса: Повысить профессиональный уровень слушателей в применении современных технологий нейронных сетей и искусственного интеллекта, ознакомить с принципами создания и эффективной работы нейро-ассистентов, принципами безопасности.
Преподаватели курса:
- Галинский Игорь Павлович, эксперт по искусственному интеллекту, кризис-менеджменту, построению систем продаж, внедрению технологий цифровой экономики, промт-инжинирингу, построению цифровых экосистем бизнеса, директор по развитию ООО «Центр экономических решений».
- Селюков Андрей Васильевич, руководитель NO-CODE платформы для создания ИИ-ассистентов dewiar.com, ведущий эксперт в области продуктов ИИ на основе нейросетей, промпт-инжиниринга, промт-коуч.
СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ
День 1. Основы ИИ и нейронных сетей
Модуль 1: Введение в ИИ:
Определение ИИ. Разница между узким и общим ИИ.
Примеры ИИ в повседневной жизни.
Направления развития ИИ. Этические аспекты.
Практическое задание: Найти и описать пример ИИ в своей отрасли.
Модуль 2: Обучение ИИ:
Основные подходы к обучению ИИ (с учителем, без учителя, с подкреплением).
Типы данных для обучения ИИ. Предварительная обработка данных.
Основные метрики оценки качества модели.
Практическое задание: Определить подходящий тип обучения для конкретной задачи.
Модуль 3: Нейронные сети:
Основные типы нейронных сетей (перцептрон, многослойный перцептрон, CNN, RNN, трансформеры).
Архитектура нейронных сетей. Визуализация работы.
Понимание принципов прямого и обратного распространения.
Практическое задание: Найти информацию о конкретной архитектуре нейронной сети и ее применении.
Модуль 4: Разновидности алгоритмов ИИ:
Подробное рассмотрение алгоритмов машинного обучения (линейная и логистическая регрессия, SVM, дерево решений, случайный лес, k-ближайших соседей, k-means).
Сравнение алгоритмов по эффективности, сложности и области применения.
Выбор алгоритма для решения конкретной задачи.
Практическое задание: Сравнить два алгоритма машинного обучения для решения одной задачи.
День 2. Применение ИИ в организациях и создание нейро-ассистентов
Модуль 5: Сферы применения ИИ в организациях:
Использование ИИ в маркетинге (анализ данных, таргетированная реклама, сегментация аудитории).
Использование ИИ в продажах (прогнозирование продаж, персонализация предложений).
Использование ИИ в управлении проектами (планирование, контроль, прогнозирование рисков).
Практическое задание: Найти и описать пример использования ИИ в конкретной организации.
Модуль 6: Цифровая экосистема организации:
Понятие цифровой экосистемы организации.
Компоненты цифровой экосистемы (данные, технологии, процессы, люди).
Роль ИИ в создании и развитии цифровой экосистемы.
Практическое задание: Нарисовать схему цифровой экосистемы и указать роль ИИ.
Модуль 7: Методы создания нейро-ассистентов:
Разбор подходов к созданию нейро-ассистентов (с нуля, с использованием готовых платформ и API).
Выбор инструментов и технологий для создания нейро-ассистентов в зависимости от задачи.
Практическое задание: Выбрать подходящие инструменты и технологии для создания нейро-ассистента для конкретной задачи.
Модуль 8: Требования к компетенциям персонала:
Необходимые навыки и знания для работы с ИИ.
Разработка стратегии по подготовке персонала к работе с ИИ.
Практическое задание: Определить необходимые компетенции для сотрудников, работающих с ИИ в организации.
День 3. Промпт-инжиниринг и безопасность
Модуль 9: Промпт-инжиниринг:
Определение промпт-инжиниринга.
Основные принципы эффективного промпт-инжиниринга.
Практические приемы составления эффективных промтов.
Практическое задание: Написать эффективный промпт для решения конкретной задачи с помощью ИИ.
Модуль 10: Безопасность работы с нейронными сетями:
Риски и угрозы, связанные с использованием нейронных сетей (уязвимости, предвзятость, неправильные выводы).
Меры безопасности (защита данных, проверка на предвзятость, этические аспекты).
Законодательство Республики Беларусь в области ИИ.
Практическое задание: Проанализировать риски, связанные с использованием ИИ в конкретной организации.
Модуль 11: Защита интеллектуальной собственности при использовании ИИ:
Основные принципы защиты интеллектуальной собственности в цифровой среде.
Правовые аспекты использования ИИ в бизнесе.
Практическое задание: Найти информацию о законодательстве РБ по защите интеллектуальной собственности в цифровой среде.
День 4. Практические задания и кейсы
Модуль 12: Практическое задание: Разработка прототипа нейро-ассистента для решения конкретной задачи в организации с использованием промпт-инжиниринга. Работа в группах.
Модуль 13: Разбор кейсов: Анализ кейсов успешного и неуспешного внедрения ИИ в разных организациях. Обсуждение причин успеха и неудачи.
День 5. Итоговая аттестация и перспективы
Модуль 14: Презентация проектов: Каждая группа представляет свой проект нейро-ассистента.
Модуль 15: Итоговая аттестация (зачет): Вопросы по материалам курса, анализ кейсов, задания на промпт-инжиниринг.
Модуль 16: Перспективы развития ИИ: Обсуждение будущих трендов в области искусственного интеллекта и их влияния на бизнес.
Важно: Программа курса может быть адаптирована под интересы и уровень подготовки участников. Преподаватель должен обеспечить интерактивность и практическую ориентированность курса. Использование онлайн-платформ для коллективной работы над проектами обязательно.
Итоговая аттестация - зачет.
Слушателям, освоившим содержание образовательной программы вебинара и успешно прошедшим итоговую аттестацию, выдается документ об образовании - свидетельство о повышении квалификации установленного образца.
Продолжительность обучения - 1 неделя (36 ч).
Форма получения образования: очная (дневная), очная (дневная) с использованием информационно-коммуникационных технологий (онлайн).
Стоимость обучения 540 BYN
Для подачи заявки выберите наиболее удобный для вас способ:
- Отправить заявку на электронную почту: info@fsn-mipk.by, указав полные ФИО, адрес электронной почты и контактный номер телефона.
- Заполнить заявку в электронном виде по ССЫЛКЕ
- Связаться с нами +375(17)3772659, моб. +375(29)3505460, +375(44)7588801, +375(44)7588821, а также через Telegram или Viber.
Адрес: Минск, пр-т Партизанский 77, 5 этаж.