آموزش مدیریت پروژه برای اجرای پروژههای هوش مصنوعی - آخرین آپدیت
دانلود Project Management for Delivering AI Projects
به «نمایش هوش مصنوعی» پایان دهید و تاثیرات واقعی کسبوکار را از پروژههای AI استخراج کنید
بسیاری از استراتژیهای AI شکست میخورند زیرا تنها به عنوان آزمایشهای IT دیده میشوند. موفقیت در سال ۲۰۲۶ نیازمند رهبری هوش مصنوعیاست؛ یعنی توانایی بازنگری در نحوه انجام کارها به صورت اخلاقی و سودآور. اگر در ردیابی ارزش واقعی پروژههای AI مشکل دارید یا از داشبوردهایی که هیچ اطلاعی از تاثیر کسبوکار نمیدهند خسته شدهاید، این دوره نقشه راه شماست.
چرا این دوره متفاوت است؟
در حالی که سایر دورهها به شما میآموزند چگونه مدل بسازید، این دوره به شما میآموزد چگونه آنها را رهبری کنید. ما از متدولوژی CPMAI (مدیریت پروژه شناختی برای هوش مصنوعی)استفاده میکنیم که استاندارد صنعت برای اجرای موفق پروژههای AI است. تمرکز ما بر عصر «نیروی کار سیلیکونی» است، جایی که هوش مصنوعی عاملمحور (Agentic AI)و سیستمهای خودمختار کل جریانهای کاری را مدیریت میکنند و نیازمند فرمهای جدیدی از حاکمیت استراتژیکو مدیریت پروژه برای تحویل پروژههای AI هستند.
سه رکن اصلی مدیران پروژه AI:
۱. چارچوببندی کسبوکار و تشخیص الگوپیش از نوشتن اولین خط کد، موفقیت توسط چارچوببندی تعیین میشود. شما یاد میگیرید از ۷ الگوی AIبرای شناسایی موارد استفاده با ارزش بالا استفاده کنید و بررسی کنید که آیا یک مسئله واقعاً به AI نیاز دارد یا با رویکرد سادهتر RPA/نرمافزاری قابل حل است.
۲. سواد فنی برای رهبران غیرفنینیازی به کدنویسی ندارید، اما باید بدانید چگونه به زبان «داده» صحبت کنید. ما مفاهیم ضروری ML مانند Model Drift، زوال، بیشبرازش و کمبرازشرا سادهسازی میکنیم. شما یاد میگیرید در طول ارزیابی مدلسوالات درستی بپرسید تا مطمئن شوید شرکای اجرایی شما در مورد عملکرد مدل شفاف هستند.
۳. عملیاتیسازی و حاکمیت AIaaSخطرناکترین مرحله یک پروژه AI لحظه عملیاتی شدن آن است. ما موضوعات عملیاتیسازی مدل، نظارت بر رانش (drift) و دینامیکهای تجاری هوش مصنوعی به عنوان سرویس (AIaaS)را پوشش میدهیم. در پایان، یک چکلیست بررسی دقیق (Due Diligence)برای ارزیابی تامینکنندگان و مدیریت ریسک دریافت خواهید کرد.
این برنامه مخصوص متخصصانی طراحی شده است که مسئول نتایج هستنداما لزوماً کدنویس نیستند:
رهبران کسبوکار و مدیران ارشد (CXOs):کسانی که نیاز دارند سرمایهگذاریهای AI را توجیه کرده و ROI را اثبات کنند.
مدیران پروژه و برنامه:کسانی که وظیفه تحویل پروژههای AI در زمان مقرر و در چارچوبهای اخلاقی را دارند.
حامیان و ذینفعان:کسانی که نیاز به نظارت بر روابط با تامینکنندگان و تیمهای داخلی AI دارند.
مدیران عملیات:کسانی که مسئول پذیرش بلندمدت و عملکرد ابزارهای AI هستند.
آنچه در این دوره دریافت میکنید:
قالبهای قابل دانلود:منشورهای پروژه، دفاتر ثبت ریسک و راهنمای سوالات از تامینکننده.
مثالهای واقعی:تحلیل پیادهسازیهای موفق سازمانی و شکستهای مستند شده در AI.
گواهینامه پایان دوره:برای تایید مهارتهای رهبری AI شما در سازمان و شبکه حرفهایتان.
همین امروز کنترل دستور کار AI خود را به دست بگیرید. از فضای تبلیغات فاصله بگیرید و رهبری و اجرای ابتکارات AI را آغاز کنید که ارزش واقعی و پایدار برای کسبوکار ایجاد میکنند..
معرفی دوره Introduction of the course
-
معرفی دوره Introduction to the course
درک هوش انسانی و مصنوعی Understanding Human & Artificial Intelligence
-
مقدمهای بر هوش انسانی و مصنوعی Introduction to Human & Artificial Intelligence
-
هوش مصنوعی چیست؟ What is Artificial Intelligence?
-
هوش مصنوعی در مقابل هوش افزوده Artificial vs Augmented Intelligence
-
مقدمهای بر تعامل انسان و AI Intro to Human and AI
مبانی پروژه هوش مصنوعی Foundations of AI project
-
هوش انسانی در مقابل هوش مصنوعی Human Intelligence vs. Artificial Intelligence
-
نقش دادهها در پروژههای AI Role of Data in AI Projects
-
سیستمهای AI چگونه یاد میگیرند: یادگیری ماشین و فراتر از آن How AI Systems Learn: Machine Learning & Beyond
-
رابطه بین AI، ML و علم داده Relationship between AI,ML & Data Science
-
مبانی پروژههای هوش مصنوعی Foundation of AI Projects
پروژه AI چیست و هفت الگوی AI What is an AI Project & Seven AI Patterns
-
مدیریت پروژه شناختی (AI) Cognitive (AI) Project Management
-
الگوی AI چیست؟ What is an AI Pattern?
-
الگوی پیشبینانه Predictive Pattern
-
الگوی هایپر-شخصیسازی Hyperpersonalization Pattern
-
الگوی تشخیص Recognition Pattern
-
الگوی مکالمهای Conversation Pattern
-
الگوی سیستم هدفمحور Goal Driven System Pattern
-
الگوی سیستمهای خودمختار Autonomous Systems Pattern
-
الگوی الگوها و ناهنجاریها Patterns & Anomalies Pattern
-
پروژه AI چیست و هفت الگوی AI What is an AI Project & Seven AI Patterns
عوامل کلیدی موفقیت و چالشهای پروژههای AI Key Success Factors and Challenges in AI Projects
-
دادهها کلید موفقیت هستند Data is the key
-
راهنمای معیارهای مربوط به الگوهای AI Guideline for Metrics w.r.t. AI Patterns
-
همسویی با کسبوکار و چارچوببندی مسئله برای نیازهای AI Business_Alignment and Problem Framing for AI Needs
-
توضیحپذیری (Explainability) Explainability
-
مفاهیم ML برای ارزیابی عملکرد مدل ML Concepts to Evaluate Model Performance
-
دقت مدل در مقابل ارزش کسبوکار Model Accuracy vs Business Value
-
مدیریت تغییر و تعامل با ذینفعان Change Management and Stakeholder Engagement
-
هوش مصنوعی اخلاقی و کاهش سوگیری Ethical AI and Bias Mitigation
-
چالشهای انطباق با مقررات Regulatory Compliance Challenges
-
عوامل کلیدی موفقیت و چالشهای پروژههای AI Key Success Factors and Challenges in AI Projects
چرخه حیات پروژه هوش مصنوعی Lifecycle for AI project
-
آمادهسازی برای پروژههای AI Setting The Stage for AI projects
-
مروری بر چرخه حیات پروژه AI Overview of AI Project Lifecycle
-
درک کسبوکار Business Understanding
-
درک دادهها Data Understanding
-
آمادهسازی دادهها Data Preparation
-
توسعه مدل Model Development
-
ارزیابی مدل Model Evaluation
-
عملیاتیسازی مدل Model Operationalization
-
چرخه حیات یک پروژه هوش مصنوعی Lifecycle of an AI project
هوش مصنوعی به عنوان سرویس (AIaaS) AI as a Service (AIaaS)-Updated Apr-26
-
چرا هوش مصنوعی به عنوان سرویس (AIaaS)؟ Why_AI_as_a_Service
-
تصمیمگیری بین خرید یا ساخت Buy_vs_Build_Decisions
-
مدلهای تجاری Commercial Models
-
چکلیست بررسی دقیق (Due Diligence) Due Diligence Checklist
-
جمعبندی، مقیاسپذیری با سرویسها و ملاحظات اخلاقی WrapUp-Scaling with Services-Ethical & Other considerations
-
هوش مصنوعی به عنوان سرویس AI as a Service
https://donyad.com/d/cf2d4d
Ravindra Gajendragadkar
PMI-CPMAI,AgilePgM
نمایش نظرات