Universal AI: praktinis dirbtinio intelekto taikymas versle
.svg)
.svg)
Šis kursas – tai praktinis gidas, kaip pasitelkus dirbtinį intelektą (DI) galima automatizuoti pasikartojančius darbus, greičiau gauti įžvalgas ir priimti duomenimis grįstus sprendimus. Per 40 akademinių valandų (online ir gyvai) mokysiesi nuo Python pagrindų ir duomenų analizės iki generatyvinio DI, didžiųjų kalbinių modelių (LLM) ir AI agentų taikymo versle. Suprasi, kaip veikia duomenų srautai organizacijoje, kaip tikrinti jų kokybę ir kaip dirbtinis intelektas gali pakeisti laikui imlų, rankinį darbą.
Tai kursas tiems, kurie nori ne dar vienos teorinės paskaitos, o konkrečių praktinių žinių ir įgūdžių, leidžiančių realiai pritaikyti DI savo darbe ar versle. Jei sieki dirbti išmaniau, efektyviau ir kurti vertę nuo pirmųjų žingsnių – šis kursas kaip tik tau.
.svg){kind=small}
.svg){kind=small}
.svg){kind=small}
.webp)
.jpg)
.webp)
.jpg)
.jpg)
.svg)
.svg){kind=icon}
Esi IT specialistas (automatizavimo, platformų, QA inžinierius ar inžinerijos vadovas) ir nori praplėsti savo kompetencijas DI srityje. Išmoksi, kaip integruoti dirbtinio intelekto sprendimus į esamas sistemas ir padidinti technologinių komandų efektyvumą.
Esi verslo savininkas, projektų ar pardavimų vadovas, produkto vadovas, kuris siekia pritaikyti DI savo srityje, gauti daugiau įžvalgų iš verslo duomenų, optimizuoti procesus ir priimti strategiškai svarbius sprendimus.
Esi pažangiai mąstantis specialistas (turinio kūrėjas, skaitmeninės rinkodaros ar SEO specialistas, duomenų ar verslo analitikas) ir sieki taikyti DI įrankius savo darbe: nuo analizės ir prognozavimo iki generatyvaus turinio kūrimo ar procesų optimizavimo.
Sužinosi, kaip vystėsi dirbtinis intelektas ir kokį poveikį jis daro šiuolaikiniam pasauliui.
Šiame modulyje susipažinsi su pagrindiniais IT ir Python aspektais, kurie būtini norint suprasti ir taikyti dirbtinio intelekto sprendimus.
.webp)
Gilinsiesi į duomenų analizės metodus ir machine learning pagrindus. Išmoksi, kaip paruošti duomenis, apmokyti modelius ir interpretuoti rezultatus.
Sužinosi apie skirtingus DI tipus – nuo prognozavimo modelių iki nurodomųjų sistemų ir multimodalaus DI, kuris apdoroja skirtingų tipų duomenis.
Šiame modulyje susipažinsi su generatyvinio DI principais ir galimybėmis. Išmoksi, kaip kurti naują turinį – tekstus, vaizdus, kodą – naudojant pažangius generatyvinius modelius.
Detaliau nagrinėsi didelius kalbos modelius (LLM), jų architektūrą, veikimo principus ir pritaikymo sritis, nuo pokalbių robotų iki sudėtingų teksto generavimo užduočių.
Sužinosi, kaip sėkmingai keisti organizacijos veiklą ir įgyvendinti strateginius pokyčius.
Sužinosi apie DI agentus – autonomines sistemas, kurios gali atlikti užduotis, priimti sprendimus ir bendrauti su aplinka. Išmoksi juos kurti ir pritaikyti.
Šiame modulyje aptarsi DI etines implikacijas, potencialų poveikį darbo rinkai ir socialiniams procesams.
Susipažinsi su pagrindiniais DI reguliavimo principais ir teisės aktais, kurie formuoja DI plėtrą ir taikymą.
.svg)
.svg){kind=icon}
Išmoksi ne tik teorinius principus, bet ir praktiškai dirbsi su DI įrankiais. Įgytus įgūdžius galėsi iškart pritaikyti savo darbe.
Dirbsi su šiuolaikinėmis DI technologijomis, duomenų bazėmis ir automatizavimo platformomis.
Sužinosi, kaip taikyti DI sprendimus, kurie automatizuoja pasikartojančias užduotis, padeda greičiau generuoti įžvalgas ir leidžia priimti tikslesnius, duomenimis grįstus sprendimus. Tokie sprendimai didina komandos produktyvumą ir prisideda prie realaus verslo rezultatų augimo.
Suprasi, kaip veikia visa DI ekosistema: iš kur organizacijoje gaunami duomenys, kaip užtikrinti jų kokybę, kaip duomenys tampa sprendimais. Gebėsi įvertinti, kur DI gali kurti didžiausią vertę ir kaip inicijuoti jo taikymą net be IT skyriaus pagalbos.
Gebėsi identifikuoti, kur tavo veikloje ar organizacijoje DI gali kurti didžiausią vertę, ir inicijuoti sprendimų diegimą.
Turėsi praktinių įgūdžių dirbti su pagrindiniais DI įrankiais ir technologijomis: Python, generatyviais modeliais, LLM, n8n, duomenų bazėmis ir kitomis platformomis.
Suprasi, kaip organizacijoje juda duomenys, kaip įvertinti jų tikslumą (validumą) ir panaudoti sprendimų priėmimui bei procesų optimizavimui.
Mokėsi automatizuoti pasikartojančius procesus, naudodamas DI ir duomenų analizę – net be IT komandos pagalbos.
Žinosi esminius DI etikos principus, dirbtinio intelekto poveikį darbo rinkai ir naujausius reguliavimo aspektus.
