Struttura del corso

Introduzione

Panoramica sull'Intelligenza Artificiale (IA)

  • Sistemi di apprendimento automatico

Esplorazione delle Applicazioni dell'IA

  • IA nel contesto aziendale

Imparare la Tecnologia dell'IA

  • Underfit e overfit, classificazione e regolarizzazione
  • Multi-layer perception (MLP) e deep learning
  • Reti neurali convolutive e ricorrenti

Valutare le Strategie Approccio

  • Commissione o acquisizione (costruire o comprare?)
  • Modelli di madurasza dell'IA per l'organizzazione

Lavorare con i Dati nell'Organizzazione

  • Valutazione della prontezza dei dati
  • Embedding delle parole
  • Addestramento con dati artificiali

Valutare la Selezione del Progetto di IA

  • Critieria chiave per la selezione del progetto

Gestire un Progetto di IA

  • Apprendimento automatico contro deep learning
  • Gestione del progetto (ciclo di vita, tempi, metodologia)
  • Operazioni, manutenzione e gestione dei rischi

Raccogliere il Feedback

  • Implementazione dei metodi di feedback (questionari, interviste, ecc.)
  • Partecipanti chiave che forniranno feedback
  • Analisi dei risultati

Riepilogo e Prossimi Passaggi

Requisiti

  • Non sono richiesti prerequisiti

Pubblico

  • Leader aziendali
  • Manager di progetto
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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