آموزش مدیریت تغییر بدون استرس برای هوش مصنوعی مولد - آخرین آپدیت

دانلود Stress-Free Change Management for Generative AI

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:

چارچوبی 9 مرحله‌ای برای رهبران کسب‌وکار: تحول هوش مصنوعی مولد با موفقیت

بهترین چارچوب 9 مرحله‌ای اثبات‌شده را برای پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در سازمان خود بیاموزید و همزمان مقاومت را مدیریت کرده و پذیرش را هدایت کنید. این دوره جامع 75 دقیقه‌ای، برای مدیران و رهبران تیم طراحی شده تا با اطمینان و شفافیت، ابتکارات تحول هوش مصنوعی مولد را رهبری کنند. ایده‌آل برای کسانی که به دنبال رویکردی ساختاریافته برای غلبه بر چالش‌های انسانی و سازمانی پذیرش هوش مصنوعی هستند.

چرا در این دوره ثبت‌نام کنید؟

  • چالش واقعی پذیرش هوش مصنوعی را حل کنید: بزرگترین مانع، فناوری نیست، بلکه افراد هستند. استراتژی‌های عملی برای مقابله با مقاومت و ایجاد اشتیاق بیاموزید.

  • فرآیند گام به گام شفاف را دنبال کنید: با یک چارچوب ساختاریافته که شما را از چشم‌انداز تا پیاده‌سازی راهنمایی می‌کند، حدس و گمان را حذف کنید.

  • منابع آماده استفاده دریافت کنید: قالب‌های قابل تنظیم برای اسناد چشم‌انداز هوش مصنوعی، مدل‌های حاکمیت، برنامه‌های ارتباطی و موارد دیگر را دانلود کنید.

  • هوش مصنوعی را برای همه کارآمد کنید: بیاموزید چگونه یک فرهنگ پایدار "هوش مصنوعی اول" ایجاد کنید که نتایج کسب‌وکار را به ارمغان می‌آورد.

  • زمان را ذخیره کرده و از اشتباهات جلوگیری کنید: از رویکردهای آزموده‌شده بهره‌مند شوید که بینش‌های متدولوژی‌های مختلف مدیریت تغییر را تقطیر می‌کنند.

  • در انقلاب هوش مصنوعی پیشتاز باشید: خود و سازمانتان را در خط مقدم پذیرش هوش مصنوعی قرار دهید.

  • آزمون و خطا را کنار بگذارید: یک کتابچه راهنمای گام به گام را دنبال کنید که از قبل با هر نقطه عطف تحول هوش مصنوعی مطابقت داده شده است: چشم‌انداز، پروژه‌های آزمایشی، راه‌اندازی و فرهنگ.

محتوای دوره

این دوره یک چارچوب جامع 9 مرحله‌ای را در سه فاز ارائه می‌دهد:

فاز 1: آماده‌سازی برای پذیرش هوش مصنوعی (آگاهی و همسویی)

  • ایجاد چشم‌انداز هوش مصنوعی و ایجاد فوریت
  • ایجاد تیم پذیرش هوش مصنوعی و توسعه مدل حاکمیت
  • ارزیابی آمادگی هوش مصنوعی
  • برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی (و مدیریت مقاومت در برابر هوش مصنوعی)

فاز 2: پیاده‌سازی هوش مصنوعی (پذیرش و آزمایش)

  • آزمایش هوش مصنوعی با پروژه‌های کوچک و قابل اندازه‌گیری
  • یادگیری آنچه کار می‌کند و آموزش سایر کارکنان
  • ادغام هوش مصنوعی در جریان‌های کاری و سیستم‌ها

فاز 3: مقیاس‌بندی و حفظ پذیرش هوش مصنوعی

  • تکرار و مقیاس‌بندی به سایر بخش‌ها
  • تقویت فرهنگ "هوش مصنوعی اول" و اطمینان از بهبود مستمر

چه چیزی دریافت خواهید کرد؟

  • منابع قابل دانلود: قالب‌های عملی که می‌توانید فوراً استفاده کنید.

  • نکات پیاده‌سازی در دنیای واقعی: تاکتیک‌های عینی برای هر مرحله از فرآیند.

  • استراتژی‌های مدیریت مقاومت: رویکردهای اثبات‌شده برای پرداختن به ترس‌ها و نگرانی‌ها.

  • برنامه‌های راه‌اندازی مرحله‌ای: راهنمایی شفاف در مورد نحوه مقیاس‌بندی از پروژه آزمایشی به پیاده‌سازی در کل سازمان.

  • معیارهای موفقیت: بیاموزید چگونه تأثیر واقعی را اندازه‌گیری و نشان دهید.

منابع قابل دانلود (شامل)

  1. سند چشم‌انداز هوش مصنوعی
  2. مدل حاکمیت هوش مصنوعی
  3. سند تحلیل شکاف هوش مصنوعی مولد
  4. سند سیاست‌گذاری هوش مصنوعی
  5. طرح ارتباطی هوش مصنوعی
  6. برنامه مدیریت مقاومت هوش مصنوعی
  7. چارچوب انتخاب ابزار هوش مصنوعی
  8. برنامه مدیریت ریسک هوش مصنوعی
  9. برنامه راه‌اندازی هوش مصنوعی

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

  • مدیران و رهبران تیم در سازمان‌های متوسط و بزرگ

  • متخصصان مدیریت تغییر مسئول ابتکارات هوش مصنوعی
  • روسای بخش‌هایی که به دنبال پیاده‌سازی هوش مصنوعی در تیم‌های خود هستند

  • رهبران فناوری که به دنبال رویکردی ساختاریافته برای پذیرش هوش مصنوعی هستند
  • هر کسی که مسئول پیشبرد تحول هوش مصنوعی در سازمان خود است

پیش‌نیازها

  • آشنایی اولیه با عملیات کسب‌وکار و ساختار سازمانی
  • علاقه به هوش مصنوعی و کاربردهای آن برای کسب‌وکار
  • تجربه رهبری تیم‌ها یا پروژه‌های همراه با تغییر

آماده رهبری تحول موفق هوش مصنوعی هستید؟

برای شروع با این چارچوب اثبات‌شده برای موفقیت در پذیرش هوش مصنوعی، روی دکمه "هم اکنون ثبت‌نام کنید" یا "هم اکنون بخرید" کلیک کنید.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • پیش‌نمایش: ۶ خطای برتر مدیریت تغییر هوش مصنوعی که باید از آنها اجتناب کنید Pre-Intro: Top 6 AI Change Management Mistakes to Avoid

  • مقدمه‌ای بر مدیریت تغییر برای هوش مصنوعی مولد Introduction to Change Management for Generative AI

  • مرور و ساختار دوره Course Overview and Structure

فاز ۱: آمادگی برای پذیرش هوش مصنوعی (آگاهی و همسویی) Phase 1: Preparing for AI Adoption (Awareness & Alignment)

  • گام ۱: ایجاد چشم‌انداز هوش مصنوعی و ایجاد فوریت Step 1: Create an AI Vision and Establish Urgency

  • گام ۲: تشکیل تیم پذیرش هوش مصنوعی و توسعه مدل حاکمیت Step 2: Build an AI Adoption Team & Develop a Governance Model

  • گام ۳: ارزیابی آمادگی هوش مصنوعی مولد Step 3: Assess Generative AI Readiness

  • گام ۴ برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی (و مقابله با مقاومت در برابر هوش مصنوعی) Step 4 Plan for AI Implementation (and Navigate AI Resistance)

فاز ۲: پیاده‌سازی هوش مصنوعی (پذیرش و آزمایش) Phase 2: Implementing AI (Adopting & Experimenting)

  • گام ۵: اجرای آزمایشی هوش مصنوعی با پروژه‌های کوچک و قابل اندازه‌گیری Step 5: Pilot AI with Small and Measurable Projects

  • گام ۶: یادگیری آنچه کار می‌کند و آموزش سایر کارکنان Step 6: Learn What Works and Train Other Employees

  • گام ۷: ادغام هوش مصنوعی در گردش کار و سیستم‌ها Step 7: Integrate AI into Workflows & Systems

فاز ۳: مقیاس‌پذیری و حفظ پذیرش هوش مصنوعی Phase 3: Scaling & Sustaining AI Adoption

  • گام ۸: تکرار و مقیاس‌بندی به سایر بخش‌ها Step 8: Repeat and Scale to Other Departments

  • گام ۹: ترویج فرهنگ اولویت هوش مصنوعی و اطمینان از بهبود مستمر Step 9: Foster an AI-First Culture and Ensure Continuous Improvement

نتیجه‌گیری Conclusion

  • خلاصه دوره Course Summary

  • درس جایزه Bonus Lecture

نمایش نظرات

آموزش مدیریت تغییر بدون استرس برای هوش مصنوعی مولد
جزییات دوره
1 hour
14
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
286
4.5 از 5
دارد
دارد
دارد
Hassan Osman
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Hassan Osman Hassan Osman

تیم های مجازی و کارشناس PM. نویسنده پرفروش؛ رهبر @Cisco