Apprentissage par projet axé sur l'IA : pourquoi et comment - Une approche de transformation numérique

Aperçu

Découvrez comment le programme d'apprentissage par projet en IA de SK transforme les défis du milieu de travail en solutions pratiques tout en développant des compétences essentielles en IA et en favorisant la transformation numérique.

Programme

• Introduction à l'IA et à la Transformation Numérique
Vue d'ensemble de l'IA et de son impact sur les industries
Comprendre la transformation numérique
Le rôle de l'IA dans la transformation numérique
• Apprentissage Par Projets en IA
Principes de l'apprentissage par projets
Avantages de l'APP pour le développement de compétences en IA
Études de cas de projets d'IA réussis
• Identifier les Défis sur le Lieu de Travail
Techniques pour identifier et définir les problèmes
Aligner les projets avec les objectifs organisationnels
Prioriser les projets en fonction de l'impact et de la faisabilité
• Concevoir des Solutions IA
Introduction aux méthodologies et outils d'IA
Notions de base sur l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'analyse des données
Sélectionner les technologies IA appropriées pour des problèmes spécifiques
• Mise en Œuvre de Projets IA
Planification et gestion de projets en IA
Construire des modèles IA : préparation des données, formation du modèle et évaluation
Intégrer les solutions IA dans les processus métiers existants
• Évaluation et Itération des Solutions IA
Mesurer le succès des projets IA
Amélioration continue à travers l'itération
S'adapter aux retours et aux besoins changeants de l'entreprise
• Développer des Capacités Essentielles en IA
Développer la compréhension de l'IA dans les équipes
Ateliers et laboratoires pratiques pour le développement des compétences
Encourager une culture d'expérimentation et d'innovation
• Encourager une Culture de Transformation Numérique
Stratégies pour promouvoir la sensibilisation numérique en milieu de travail
Le rôle du leadership dans la conduite de la transformation numérique
Encourager la collaboration entre les départements
• Études de Cas et Histoires de Succès
Analyse approfondie des résultats des projets IA
Leçons tirées des mises en œuvre réelles
Inspirer l'innovation par le succès démontré
• Projet de Synthèse
Application des concepts appris à un projet réel
Développement et présentation collaborative de projet
Réflexion et retour sur les résultats du projet
• Conclusion et Orientations Futures
L'avenir de l'IA dans les affaires et les tendances de transformation numérique
Préparer aux changements continus dans le paysage numérique
Éducation continue et apprentissage tout au long de la vie en IA

Sujets

Science des données