AI+ Program Director Practitioner™

Ár 99 900 Ft + Áfa
E-learning Azonnal kezdhető
Időtartam 40 óra tananyag, önálló tempóban
Nyelv angol
Terület AI Business

Így tanulhatod

E-learning Azonnal kezdhető · 99 900 Ft + Áfa Megrendelem
Nyílt képzés Ebben a formában nem érhető el
Zártkörű céges Bármelyik képzésünk a csapatodnak Ajánlatot kérek

Kinek szól
Mit tartalmaz az ár
Tematika
A vizsgáról

Válassz formát

E-learning

Ár

99 900 Ft + Áfa

Ez az önálló, online forma ára; oktatóval tartott formában a képzés külön ajánlat alapján érhető el.

Pótvizsga 20 300 Ft + Áfa

Hol tanulsz az AI CERTs saját online platformján A vásárlás nálunk történik, a tananyaghoz és a vizsgához viszont az AI CERTs felületén kapsz hozzáférést. A hozzáférést a megrendelés visszaigazolása után e-mailben küldjük. A hozzáférés beállításához a nevedet és az e-mail-címedet átadjuk az AI CERTs részére.

Nincs meghirdetett időpont, bármikor elkezdheted
12 hónap hozzáférés a tananyaghoz

Megrendelem az önálló formát

Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
A hivatalos AI CERTs® vizsga
Digitális badge a sikeres vizsga után

Céges csoportnak zárt képzést tartunk. Ajánlatot kérek →

Áttekintés

Miről szól a képzés

A kurzus, a tananyag és a vizsga angol nyelvű.

AI-stratégia kidolgozása: Megtanulod, hogyan tervezz és vezess be olyan AI-stratégiákat, amelyek illeszkednek az üzleti célokhoz, és növelik az innovációt és a teljesítményt.
AI-projektek vezetése: Készségeket szerzel az AI-projektek irányításához, a határidőre teljesítéshez, az erőforrás-elosztáshoz és a hatékony együttműködéshez.
AI-programok integrációja: Megérted, hogyan építsd be az AI-t az üzleti folyamatokba, hogy az átállás gördülékeny legyen, és a lehető legnagyobb értéket hozza.
AI-csapatok irányítása: Területeken átívelő csapatokat vezetsz, erősíted az együttműködést, és támogatod az AI-kezdeményezések folyamatos fejlesztését.
AI-programok jövőállóvá tétele: Követed az AI-trendeket, és úgy igazítod a stratégiákat, hogy hosszú távon is versenyképes maradj a változó környezetben.

Előfeltételek

A képzéshez biztos AI/ML-alapismeretek, projektmenedzsment-tapasztalat, üzleti stratégiai tudás, az irányítás és a megfelelés ismerete, valamint erős vezetői és változáskezelési készségek szükségesek.

Célcsoport

Kinek szól

AI-projektmenedzserek: Azoknak a projektmenedzsereknek ajánljuk, akik AI-kezdeményezéseket vezetnének, és biztosítanák azok sikeres bevezetését a szervezetben.

Üzleti vezetők: Felsővezetőknek és menedzsereknek, akik beépítenék az AI-t az üzleti stratégiába, és növelnék a működési hatékonyságot.

Programigazgatók: Azoknak a programigazgatóknak, akik elsajátítanák az AI-projektmenedzsmentet, és területeken átívelő AI-csapatokat vezetnének.

AI-szakemberek: AI-specialistáknak, akik fejlesztenék a vezetői készségeiket, és stratégiai programmenedzsment-szerepbe lépnének.

Változásmenedzserek: Azoknak a szakembereknek, akik szervezeti változásokat kezelnek, és hatékonyan valósítanák meg az AI-vezérelt átalakulást.

Az árban

Mit tartalmaz az ár

Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
A hivatalos AI CERTs® vizsga
Digitális badge a sikeres vizsga után

Tananyag

Tematika

1. modul: Az AI alapjai a programstratégiához: bevezetés

1.1 Az AI, az ML és a deep learning megértése
1.2 Az AI életciklusa és valós alkalmazásai
1.3 Az AI társadalmi hatása
1.4 Felhasználási eset: triázsrendszer (AI a sürgősségi ellátásban)
1.5 Esettanulmány: kiskereskedelmi ajánlórendszer (személyre szabott vásárlói élmény)
1.6 Gyakorlat: egyszerű AI-osztályozó építése a Teachable Machine-nel

2. modul: AI-lehetőségek és felhasználási esetek azonosítása

2.1 Keretrendszerek az AI-stratégia összehangolásához: AI Canvas, érték–megvalósíthatóság mátrix
2.2 Annak jelei, hogy egy folyamatban hasznos lehet az AI: ismétlődő feladatok, adatgazdag környezet, személyre szabási igény
2.3 Rangsorolási technikák: súlyozott pontozás, kockázattal korrigált ROI
2.4 Felhasználási eset: pénzügyi AI, csalásfelderítő rendszerek
2.5 Esettanulmány: AI-vezérelt projektmenedzsment-rendszer egy programigazgató számára
2.6 Gyakorlat: tábla létrehozása a Trellóban és AI-lehetőségek rangsorolása egy adott helyzetben

3. modul: Irányítás és etika az AI-ban

3.1 A felelős AI elvei
3.2 AI-torzítás és kockázatcsökkentés
3.3 Felhasználási eset: a torzítás auditálása az AI-alapú toborzásban a méltányos kiválasztás érdekében
3.4 Esettanulmány: az algoritmikus torzítás csökkentése a hitelbírálati modellekben a méltányos hitelezés érdekében
3.5 Gyakorlat: a Google What-If Tool használata a Google Colabban a modell méltányosságának és torzításának értékelésére

4. modul: Az AI-projekt életciklusa és integrációja

4.1 AI-projekttervezés és a CRISP-DM
4.2 Integráció: fejlesztés, vásárlás vagy partnerség
4.3 AI-projektmenedzsment-eszközök
4.4 Felhasználási esetek: AI a prediktív karbantartásban (eszközgazdálkodás a gyártásban)
4.5 Eszközalapú gyakorlati feladat: AI-projekt szimulálása az Asanában

5. modul: Adatstratégia és infrastruktúra az AI-hoz

5.1 Adatirányítás és adatminőség
5.2 Adatfeldolgozó folyamatok kialakítása az AI-hoz
5.3 Érzékeny adatok kezelése
5.4 Felhasználási eset: kiskereskedelmi készletkezelő rendszer, AI-vezérelt készletfeltöltés és kereslet-előrejelzés
5.5 Esettanulmány: egészségügyi adatbiztonság, a betegek adatainak védelme AI-alapú egészségügyi rendszerekben
5.6 Eszközalapú gyakorlati feladat: az Airbyte Cloud beállítása és egy egyszerű adatfeldolgozó folyamat kialakítása

6. modul: AI-integráció: fejlesztés, vásárlás vagy partnerség

6.1 AI-megoldások értékelése
6.2 Szállítóértékelés és -kezelés
6.3 Felhasználási eset: AI-szállító kiválasztása egy gyártóüzem prediktív karbantartási megoldásához
6.4 Eszközalapú gyakorlati feladat: AI-szállítók értékelése szállítókiválasztási sablonnal (Google Sheets)

7. modul: AI-kockázatkezelés és megfelelés

7.1 Szabályozási keretrendszerek
7.2 Torzítások felismerése és csökkentése
7.3 Felhasználási eset: torzítás az arcfelismerésben (rendvédelmi rendszerek)
7.4 Esettanulmány: AI a pénzügyi szektorban, a megfelelés biztosítása az AI-bevezetések során
7.5 Eszközalapú gyakorlati feladat: torzításvizsgálat és méltányossági értékelés a KNIME-mal és a Google PAIR Facets Fairness Explorerrel

8. modul: AI-eszközök és -technikák a projektmenedzsmentben

8.1 AI-projektmenedzsment-eszközök
8.2 Adatkezelő eszközök
8.3 Esettanulmány és felhasználási eset: AI-munkafolyamat-kezelés, projektmenedzsment-eszközök használata az AI kiskereskedelmi bevezetéséhez
8.4 Eszközalapú gyakorlati feladat: projektütemtervek szimulálása az Asanában, feladatok és mérföldkövek beállítása egy AI-kezdeményezéshez

9. modul: Vezetés az AI-ban

9.1 AI-csapatok vezetése és változáskezelés
9.2 Az érintettek kezelése és a kommunikáció
9.3 Felhasználási eset: AI a gyártásban, az AI-bevezetés irányítása egy nagyüzemi gyártási környezetben
9.4 Eszközalapú gyakorlati feladat: az érintetti kommunikációs stratégiák feltérképezése és a fő véleményformálók azonosítása a Miróban

10. modul: AI-kezdeményezések skálázása

10.1 A pilottól a teljes körű bevezetésig
10.2 Szervezeti AI-érettségi modellek
10.3 Felhasználási eset: az AI skálázása a kiskereskedelemben, az AI-vezérelt ajánlások globális kiterjesztése
10.4 Eszközalapú gyakorlati feladat: az AI-kezdeményezések skálázásának fő lépéseit bemutató ütemterv készítése a Lucidchartban

11. modul: Az AI jövőbeli irányai

11.1 Feltörekvő AI-technológiák
11.2 Felhasználási eset és esettanulmány: AI az autonóm járművekben, az AI jövője az önvezető autókban
11.3 Eszközalapú gyakorlati feladat: a Hugging Face Transformers (NLP) és a TensorFlow (deep learning-alkalmazások) megismerése

12. modul: Záróprojekt és bemutató

12.1 A záróprojekt áttekintése
12.2 Bemutató és visszajelzés
12.3 Záró áttekintés és tanúsítás: módszer, folyamat és visszajelzési mechanizmus

Vizsga

A vizsgáról

50 Kérdés
90 perc Időkeret
70% Ponthatár

Online felügyelt vizsga

Kapcsolódó képzések

Ezek is érdekelhetnek

Összes képzés