Работа с НСИ с помощью генеративных моделей
Формат: Оффлайн семинар, 4 ч.
Ознакомить участников с понятием НСИ и методами его нормирования через генеративные модели
Показать, как автоматическое выделение атрибутов и семантический поиск могут улучшить качество данных
Рассмотреть основные семантические проблемы и способы их решения для обеспечения интероперабельности
Распаковка ИИ для бизнеса
Формат: Оффлайн семинар,1.5 ч. - 2 ч.
Прояснить базовое понимание, что такое ИИ и для чего он нужен
Показать возможное место и роль ИИ в операционных процессах
Сформировать базовое понимание необходимости более углубленного семинара
Привести примеры использования
Формат: Оффлайн семинар, 1.5 ч. - 2 ч.
Сформировать широкое понимание различных типов нейросетей применительно к бизнес-процессам
Рассказать о роли бизнеса в постановке задаче по ИИ, как IT правильно коммуницировать и преподносить идеи ИИ
Сформировать понимание возможностей и ограничения генеративного ИИ
Формат: Оффлайн семинар 3-4 часа
Обозначить стратегическую роль ИИ и данных в операционных процессах
Показать, как ИИ может повысить эффективность и углубить систему разделения труда
Провести практический разбор положения компании на рынке с точки зрения ИИ
Форсайт: определить перспективы и направления развития компании с использованием ИИ
Формат: Оффлайн семинар, 2.5 ч.
Формирование реального понимания возможностей и ограничений ИИ.
В каких задачах требуется участие бизнеса и почему проекты не взлетают
Провести границы ответственности за данные между ИТ и Бизнесам
Формат: Оффлайн семинар, 6 ч
Формирование обширного понимания какие типы ИИ в каких операционных процессах можно применять
Рассмотрение на практике раздач классификации, работы с базами знаний, работа с НСИ
Роль данных для работы с ИИ
Математика ИИ (без погружения для развития кругозора)
Обсуждение сколько нужно ресурсов для старта
Практическая работа по созданию ИИ
Формат: Оффлайн мастер-класс 4-5 часов.
Познакомить с базовыми концепциями и инструментариями для работы с ИИ:
Создание векторов и их сравнительный анализ
Задачи RAG: что это и зачем нужны
Сравнение различных моделей