Comment utiliser l'IA pour apporter de la nouvelle valeur à l'entreprise - Éviter les pièges courants de la mise en œuvre de l'IA

Aperçu

Découvrez des perspectives pratiques sur les défis et solutions liés à la mise en œuvre de l'IA, en se concentrant sur 10 écueils courants qui empêchent les projets d'IA d'atteindre la production, basées sur 8 ans d'expérience réelle.

Programme

• Introduction à l'IA en entreprise
Aperçu des technologies de l'IA
Applications commerciales et avantages de l'IA
Défis clés de l'implémentation de l'IA
• Comprendre les écueils de l'implémentation de l'IA
Aperçu des 10 écueils courants
Importance de traiter chaque écueil
• Écueil 1 : Absence d'objectifs clairs
Fixer des objectifs mesurables
Aligner les projets d'IA avec la stratégie d'entreprise
• Écueil 2 : Qualité et quantité insuffisantes des données
Évaluer la préparation des données
Techniques de nettoyage et de préparation des données
• Écueil 3 : Expertise du domaine insuffisante
Importance de la collaboration entre les data scientists et les experts du domaine
Développement d'équipes transversales
• Écueil 4 : Choix des mauvais outils et technologies
Évaluer les outils et plateformes d'IA
Facteurs à considérer dans la sélection des technologies
• Écueil 5 : Défis d'intégration avec les systèmes existants
Stratégies pour une intégration sans faille
Assurer l'interopérabilité
• Écueil 6 : Sous-estimer la gestion du changement
Gestion du changement organisationnel
Formation et amélioration des compétences de la main-d'œuvre
• Écueil 7 : Négliger l'éthique et la conformité
Comprendre l'éthique de l'IA
Conformité aux normes légales et réglementaires
• Écueil 8 : Négliger le suivi continu et l'amélioration
Établir des boucles de rétroaction
Processus d'amélioration itératif
• Écueil 9 : Gestion des risques et sécurité inadéquates
Identification des risques potentiels
Mise en œuvre de mesures de sécurité robustes
• Écueil 10 : Stratégies de déploiement et d'évolutivité incomplètes
Planification pour une mise à l'échelle
Stratégies de déploiement efficaces
• Études de cas et exemples réels
Histoires de réussite et échecs
Leçons tirées des implémentations dans le monde réel
• Atelier pratique : Plan d'implémentation de l'IA
Élaboration d'une feuille de route IA sur mesure
Identification et atténuation des écueils potentiels
• Conclusion et tendances futures de l'IA
Tendances et technologies émergentes de l'IA
Se préparer à l'avenir de l'IA en entreprise
• Q&R finale et conclusion du cours
Répondre aux questions des participants
Résumé des points clés à retenir

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Sujets

Science des données