Dirbtinio intelekto sprendimų kūrimas ir taikymas

edON programas studentai vertina
4.8
iš 5
linkedin icon
(400+ studentų)

Geriausias laikas pradėti savo AI kelionę buvo vakar. Antras geriausias laikas – šiandien.

Ar esi pasiruošęs transformuoti savo karjerą ir organizaciją naudodamas dirbtinį intelektą? AI sprendimų kūrimo kurse išmoksi, kaip įgyti mąstyseną ir įgūdžius, kurie leis DI pritaikyti versle. Sužinosi, kaip naudoti AI strategijas savo darbe – užtikrinant aiškią grąžą ir poveikį. Kursas paremtas realiais pasaulio įmonių pavyzdžiais ir pritaikomas tavo organizacijos poreikiams.

AI strategija – tai daugiau nei pavienis įrankio naudojimas

Kai pranešimų metu prašome pakelti rankas tų, kurie mano įsidiegę ir taikantys AI strategiją savo darbe, rankas pakelia nemaža dalis dalyvių. Tačiau, paklausus, kaip konkrečiai jie naudoja AI, dažniausias atsakymas būna: „Dauguma komandos naudojasi ChatGPT.“

Nors tai džiugina, dažnai susidaro klaidingas įspūdis, kad AI galimybės apsiriboja vien ChatGPT naudojimu ir kad tai savaime suteiks konkurencinį pranašumą. ChatGPT yra tik vienas iš daugelio dirbtinio intelekto įrankių. Tikra dirbtinio intelekto strategija yra kur kas platesnė ir orientuota į ilgalaikės verslo vertės kūrimą. AI sprendimai neapsiriboja pavieniais atsakymais – jie padeda rasti sisteminius ir visapusiškus sprendimus sudėtingiems iššūkiams.

‍Išmok AI strategijų, kurios veikia – nuo idėjos iki pritaikymo

AI strategijos, kurios kuria vertę – praktinis AI pritaikymas 

Sužinosi, kaip generatyvinis AI ir didieji kalbiniai modeliai (LLM) gali tapti tavo produktų dalimi. Nesvarbu, ar kuri AI sprendimus nuo nulio, ar nori tobulinti esamus produktus – šis kursas padės pasiekti tikslą.

„Dirbtinio intelekto sprendimų kūrimas ir taikymas“ kurse:

  • Išmoksi kaip transformuoti savo duomenis į savimokos AI asistentą; 
  • Sužinosi apie visą mašininio mokymosi procesą nuo pradžios iki įgyvendinimo, suprasi kiekvieno etapo svarbą ir ryšį su galutiniu AI sprendimu; 
  • Susipažinsi su pagrindiniais modelio kūrimo etapais – duomenų rinkimu, paruošimu, modelio pasirinkimu, mokymu, vertinimu, parametrų derinimu ir prognozavimo procesais;
  • Sužinosi, kaip naudoti no-code įrankius AI agentų kūrimui be poreikio samdyti brangias komandas – nuo pirmųjų prototipų iki pilnai veikiančių sprendimų;
  • Kursi AI asistentus, kurie integruojasi su tavo naudojamomis platformomis, tokiomis kaip Google Sheets, Notion ir Slack, kad palengvintų kasdienes operacijas.
  • Pritaikysi ir naudosi LLM modelius praktikoje, pasitelkiant API ir Huggingface platformą, kad sprendimai būtų lengvai integruojami į verslo sistemas
  • Suprasi, kas yra AI įdiegimas efektyvumui didinti: sužinosi, kaip AI gali padidinti darbo efektyvumą, sumažinti išlaidas ir pagerinti kokybę. Padėsime tau nustatyti pagrindinius darbo tikslus ir procesus,kuriuos galima optimizuoti naudojant AI.
  • Sužinosi, kaip perkelti AI idėjas iš koncepcijos į praktinius sprendimus ir kaip bendradarbiauti su techninėmis komandomis.

Galiausiai turėsi bandomojojo AI projekto kūrimą savo įmonei, kuriame galėsi iš karto pritaikyti įgytus AI produktų valdymo įgūdžius ir naujausias technologijas!

‍

Investuok į savo ateitį jau šiandien

Neleisk, kad techninių žinių trūkumas stabdytų tavo pažangą. Iki 2030 m. AI gali pridėti 15,7 trilijono JAV dolerių pasaulio ekonomikai. Ar būsi šio augimo dalimi, ar stebėsi iš šono? 

Prisijunk prie kurso ir paversk AI savo organizacijos sėkmės varikliu!

€
0
€
3800
Finansuojama Užimtumo tarnybos dirbantiems ir nedirbantiems asmenims
Finansuojama Užimtumo tarnybos dirbantiems asmenims
100% finansuojama ir dirbantiesiems
100% finansuojama dirbantiesiems
Finansuojama Kilo Health
RegistruotisRegistracija baigta
Skirta: 
Pradedantiesiems
Kita grupė: 
Kaune:
2025-02-04
teirautis
Vilniuje:
2025-02-04
teirautis
Klaipėdoje:
teirautis
Online:
2-3 k. / sav. po darbo val.
Gyvai:
šeštadieniais, 2k. / mėn.
Online/gyvai:
Trukmė: 
160 val.
 / 
3.5 mėn.
Paskaitų įrašai:
taip
1:1 mentorystė
UŽT kodas: 
223003116
Kaip gausiu 100% UŽT finansavimą?
Dieniniai
Vakariniai
Skirta: 
Pradedantiesiems
Kita grupė: 
Kaune:
teirautis
Vilniuje:
teirautis
Klaipėdoje:
teirautis
Online:
2-3 k. / sav. po darbo val.
Gyvai:
šeštadieniais, 2k. / mėn.
Online/gyvai:
Trukmė: 
160 val.
 / 
3.5 mėn.
Paskaitų įrašai:
Taip
1:1 mentorystė
UŽT kodas: 
223003116
Kaip gausiu 100% UŽT finansavimą?
Skirta: 
Pradedantiesiems
Kita grupė: 
Kaune:
2025-02-04
teirautis
Vilniuje:
2025-02-04
teirautis
Klaipėdoje:
teirautis
Online:
2-3 k. / sav. po darbo val.
Gyvai:
šeštadieniais, 2k. / mėn.
Trukmė: 
 / 
Paskaitų įrašai:
Taip
1:1 mentorystė
UŽT kodas: 
Kaip gausiu 100% UŽT finansavimą?
Programos dėstytojai:
Visi kurso dėstytojai
KURSAS SKIRTAS
MOTYVACIJA

Kursas skirtas tau, jei:

Dirbi su procesų optimizavimu ir matai automatizaciją kaip sprendimą, tačiau trūksta įgūdžių, kaip perteikti AI naudą komandai.
Kaip verslo savininkas ar vadovas, ieškai, kaip AI galėtų sumažinti kaštus ir efektyviau paskirstyti resursus.
Žinai, kad galėtum savo laiką išnaudoti efektyviau, jei automatizuotum nuobodžius darbus, kuriuos atlieki kasdien.
Svarbu: registracija į kursą vyksta iki sausio 15 d., vietų kiekis ribotas.
Registruotis

Tavęs laukia

No items found.
No items found.
Registruotis
MODULIAI

Kurso metu išmoksi

Programos sudėtis:
19 modulių, viso 160 val.

INTRO: Dirbtinio intelekto (AI) apžvalga

(
3
 val.
 
min.
)
  • Dirbtinio intelekto raida: susipažinsi su dirbtinių neuroninių tinklų (ANNs) istorija ir jų evoliucija, suprasi, kaip vystėsi AI technologijos nuo pradinės koncepcijos iki šiandienos sprendimų.
  • Mašininio mokymosi modeliai ir metodai: įgysi pagrindines žinias apie įvairius mašininio mokymosi modelius ir jų taikymo būdus, kurie padės geriau suprasti AI technologijų pritaikymo galimybes.
  • AI tipai ir jų skirtumai: suprasi skirtingas AI koncepcijas, tipus bei esminius skirtumus tarp tradicinės programinės įrangos ir AI pagrindu veikiančių sprendimų.
  • Naujausios AI tendencijos: išmoksi atpažinti kylančias AI technologijų tendencijas ir numatyti jų galimą poveikį verslui bei pramonės sektoriams.‍
  • Decision Intelligence versle: sužinosi, kaip Decision Intelligence gali būti pritaikomas versle sprendimų priėmimui gerinti ir duomenimis pagrįstoms įžvalgoms gauti.
Modulio dėstytojai:

AI strategijos kūrimas su AI Model Canvas

(
8
 val.
 
min.
)
  • AI ir GenAI verslo vertė: sužinosi, kaip įvertinti AI sprendimų finansinę ir nefinansinę grąžą, įskaitant pagrindinius KPI rodiklius, kurie atspindi verslo efektyvumą.
  • AI biudžeto planavimas ir valdymas: mokysiesi paskirstyti biudžetą ir parengti organizacinę struktūrą bei valdymo gaires, būtinas sėkmingam AI integravimui.
  • AI Model Canvas: dirbsi su AI Model Canvas įrankiu, kuris padeda identifikuoti kylančias problemas, reikalingus duomenis, teisės aktų atitikimą, investicijų poreikį, technologijų reikalavimus ir produkto gyvavimo ciklą.
  • Realių pavyzdžių analizė: remiantis pasauliniais pavyzdžiais, suprasi, kaip sėkmingai pritaikyti AI sprendimus įvairiose pramonės šakose.‍
  • Organizacijos kultūros keitimas: išmoksi kurti aplinką, kurioje komandos nariai, įskaitant ir skeptiškus darbuotojus, įsitraukia į AI iniciatyvas ir tampa AI entuziastais.
Modulio dėstytojai:

AI galimybės ir taikymas versle

(
3
 val.
 
min.
)
  • AI galimybių identifikavimas: išmoksi atpažinti AI panaudojimo galimybes verslo procesuose, įvertinant organizacijos problemas ir vartotojų poreikius.
  • AI valdymo įrankiai ir gairės: susipažinsi su AI valdymo priemonėmis, kurios padeda efektyviai integruoti AI sprendimus organizacijoje.
  • Pirmojo AI naudojimo atvejo atranka ir prioritetų nustatymas: išsiaiškinsi svarbiausius AI naudojimo atvejus tavo organizacijoje, įvertinsi jų realią naudą ir galimą sprendimų efektyvumą.
  • AI pritaikymas įvairiuose sektoriuose: remiantis realiais pavyzdžiais, suprasi, kaip AI gali būti pritaikytas įvairiose pramonės šakose, organizacinėse rolėse ir užduotyse, įvertinant duomenų tipus ir technologijų produktus.
  • ‍AI strategijų įgyvendinimas ir pokyčių valdymas: sužinosi, kada verta kurti AI modelius savarankiškai, o kada naudoti jau esamus sprendimus. Taip pat mokysiesi valdyti pokyčius organizacijoje, siekiant įdiegti efektyvią AI kultūrą.
Modulio dėstytojai:

Technologijos ir jų pritaikomumas (1/2)

(
4
 val.
 
min.
)
  • Programinės įrangos kūrimo ciklas (SDLC): susipažinsi su programinės įrangos kūrimo gyvavimo ciklo (SDLC) etapais, nuo reikalavimų analizės iki diegimo ir palaikymo. Suprasi, kaip šis procesas taikomas AI projektams.
  • AI projektų valdymo metodikos: išmoksi taikyti geriausias praktikas, kurios padeda užtikrinti efektyvų AI sprendimų kūrimą, pritaikymą ir palaikymą.
  • ‍Technologijų pritaikomumas: įgysi žinių apie naujausias AI technologijas ir kaip jas efektyviai integruoti į verslo procesus, kad būtų pasiekti norimi rezultatai.
Modulio dėstytojai:

Technologijos ir jų pritaikomumas (2/2)

(
3
 val.
 
min.
)
  • Kibernetinio saugumo planavimas: išmoksi kibernetinio saugumo planavimo pagrindus, kurie padeda apsaugoti AI sistemas nuo potencialių grėsmių.
  • Atitiktis reglamentams: suprasi, kaip užtikrinti, kad AI sprendimai atitiktų teisinius ir saugumo reikalavimus, kurie yra būtini verslo aplinkoje.‍
  • Rizikų valdymas ir saugumo protokolai: susipažinsi su metodais, padedančiais įvertinti ir sumažinti saugumo rizikas, užtikrinant AI sistemų patikimumą.
Modulio dėstytojai:
No items found.

Dirbtinio intelekto (AI) gyvavimo ciklas ir modelių kūrimo procesas

(
3
 val.
 
min.
)
Modulis anglų kalba
  • Mašininio mokymosi ciklas: išmoksi visą mašininio mokymosi procesą nuo pradžios iki įgyvendinimo, suprasi kiekvieno etapo svarbą ir ryšį su galutiniu AI sprendimu.
  • AI modelio kūrimo etapai: susipažinsi su pagrindiniais modelio kūrimo etapais – duomenų rinkimu, paruošimu, modelio pasirinkimu, mokymu, vertinimu, parametrų derinimu ir prognozavimo procesais.
  • Etinių aspektų užtikrinimas: nagrinėsi etikos klausimus, kurie svarbūs AI modeliui, užtikrinant, kad sprendimai būtų skaidrūs, atsakingi ir naudingi.
  • Modelio diegimas ir palaikymas: suprasi, kaip AI modeliai yra įdiegiami ir palaikomi gamybinėje aplinkoje, siekiant užtikrinti jų patikimumą ir ilgalaikį efektyvumą.
Modulio dėstytojai:
No items found.

Duomenys (data)

(
9
 val.
 
min.
)
  • Duomenų surinkimas ir paruošimas: išmoksi efektyviai rinkti ir tvarkyti duomenis, užtikrinant jų švarumą ir parengtumą analizei. Sužinosi, kaip kokybiški duomenys užtikrina patikimą ir tikslingą AI modelių veikimą.
  • Duomenų analizė ir vizualizacija: mokysiesi AI pagrindu analizuoti įvairius duomenų tipus, vizualizuoti rezultatus ir identifikuoti įžvalgas, kurios nėra matomos iš pirmo žvilgsnio.
  • Duomenų strategija ir įžvalgų pateikimas: suprasi, kaip kurti strateginį požiūrį į duomenis ir juos naudoti įžvalgų pateikimui, padedančiam pagrįsti verslo sprendimus.
  • Šališkumo atpažinimas ir mažinimas: nagrinėsi dažniausiai pasitaikančias duomenų kokybės problemas, tokias kaip šališkumas, ir išmoksi būdus, kaip jas sumažinti, siekiant tikslesnių AI rezultatų.
  • ‍Duomenų kokybės svarba: analizuosime, kaip duomenų kokybė tiesiogiai veikia AI sprendimų patikimumą ir sprendimų priėmimo rezultatus. Šiame modulyje įgysi pagrindines žinias apie duomenų kokybės užtikrinimo metodus ir dažniausias problemas.
Modulio dėstytojai:

Programavimo pagrindai

(
16
 val.
 
min.
)
  • Python pagrindai AI kūrimui: mokysiesi vienos populiariausių programavimo kalbų – Python – pagrindų, įskaitant kintamuosius, sąrašus, žodynus, funkcijas ir kitas esmines struktūras.
  • Python ir algoritmai: suprasi, kaip Python naudojama algoritmams kurti ir problemoms spręsti, taip įgydamas pagrindą dirbti su sudėtingesniais AI modeliais ir duomenų analize.‍
  • Praktinis programavimo pritaikymas: įgysi pasitikėjimo naudoti Python realioms užduotims, susijusioms su duomenų analize ir AI sprendimais, nesvarbu, ar esi pradedantysis, ar sieki tobulinti esamus įgūdžius.
Modulio dėstytojai:

AI Modeliai

(
8
 val.
 
min.
)
  • Individualūs ir standartiniai modeliai: suprasi, kaip kurti ir pritaikyti tiek individualizuotus, tiek parengtus naudoti AI modelius naudojant GCP ir Azure platformas, pritaikant juos verslo poreikiams.
  • GenAI modeliai verslui: išmoksi, kaip pritaikyti GenAI modelius, kurie suteikia konkurencinį pranašumą ir padeda efektyviau valdyti verslo procesus.
  • Modelių mokymas be kodavimo: susipažinsi su algoritmais ir mokymosi procesais naudojant no-code įrankius, leidžiančius greičiau įgyvendinti AI sprendimus be gilaus programavimo žinių poreikio.‍
  • Mokymai su ekspertu: dirbsi su patyrusiu ML mokslininku, kuris suteiks realių žinių ir įžvalgų apie pažangius AI modelių kūrimo metodus.
Modulio dėstytojai:
No items found.

Socialiniai iššūkiai dirbtinio intelekto (AI) kontekste

(
3
 val.
 
min.
)
  • Pasipriešinimas pokyčiams: suprasi, kodėl darbuotojai ir organizacijos dažnai priešinasi AI sprendimams, ir išmoksi metodų, kurie padeda įveikti šią kliūtį.
  • Privatumo ir reputacijos iššūkiai: išmoksi atpažinti AI sprendimų poveikį privatumo ir reputacijos srityse, suprasi, kaip sumažinti galimas grėsmes, siekiant apsaugoti vartotojų duomenis ir įmonės įvaizdį.
  • Etiniai AI aspektai: nagrinėsi esminius etikos klausimus, tokius kaip šališkumas, klaidų atvejai ir teisinių normų nesilaikymas, kurie gali sukelti neigiamas pasekmes. Sužinosi, kaip sukurti atsakingą AI, atitinkantį tiek socialinius, tiek teisės aktų reikalavimus.
  • ‍Reguliavimas ir atsakingas AI kūrimas: suprasi, kokias priemones taiko pasaulio vyriausybės, siekdamos reguliuoti AI technologijų naudojimą, ir kaip laikytis šių standartų įgyvendinant AI sprendimus.
Modulio dėstytojai:

AI Įrankiai

(
18
 val.
 
min.
)
  • Generatyvinio AI taikymo sprendimai ir pavyzdžiai: išmoksi taikyti generatyvinį AI įvairiose srityse: nuo reprezentuojančių video kūrimo ir tyrimų bei analizės sprendimų iki kalbos modeliavimo (naudojant WELLSAID, ListNr) bei teksto apdorojimo (su Writer ir Tilde). Taip pat dirbsi su neuromarketingo įrankiais, tokiais kaip Attention Insight, ir grafikos kūrimo įrankiais, įskaitant Midjourney.
  • Kūrybinės dirbtinio intelekto galimybės: įgysi praktinių įgūdžių darbui su grafikos kūrimo įrankiais, tokiais kaip Midjourney ir Leonardo, kurie leis tau kurti norimą vizualinę stilistiką ir pasiekti profesionalių rezultatų.
  • AI automatiniai sprendimai ir optimizavimas: nagrinėsi automatizavimo įrankius, kaip Zapier ir kitus agentus, kurie padeda automatizuoti kasdienes užduotis ir efektyviau organizuoti darbą.
  • ‍Garso ir vaizdo sprendimai: susipažinsi su pažangiais garso ir vaizdo redagavimo įrankiais, tokiais kaip Descript, Pictory ir Synthesia, kurie suteiks tau galimybę kurti turinį sparčiau ir inovatyviau.
Modulio dėstytojai:

AI užklausų inžinerija (Prompt Engineering)

(
12
 val.
 
min.
)
  • Prompt kūrimo pagrindai: išmoksi kurti efektyvius promptus modeliams, tokiems kaip GPT, Mistral, Gemini, Claude, LLaMa ir kitiems. Įgysi žinių apie pagrindines promptų kūrimo struktūras, kurios tau padės sutaupyti laiko ir optimizuoti resursus.
  • Realūs promptų pavyzdžiai ir analizė: nagrinėsi realius pavyzdžius, kaip promptai pritaikomi įvairioms užduotims, tokioms kaip klientų aptarnavimas, klientų paieška, turinio kūrimas ir dar daugiau.
  • LLM vertinimas ir AI saugumas: mokysiesi vertinti LLM modelių kokybę, įvairovę, saugumą bei patikimumą. Susipažinsi su AI moderavimo ir saugumo įrankiais, kaip prompt injection.
  • Išplėstiniai promptų kūrimo metodai: susipažinsi su pažangiais metodais, tokiais kaip zero-shot ir few-shot prompting, chain-of-thought, ReAct, RAG ir kitomis technikomis, leidžiančiomis sukurti tikslesnius ir labiau pritaikytus modelio atsakymus.‍
  • LLM įrankiai ir praktinis pritaikymas: dirbsi su naujausiais LLM įrankiais, tokiais kaip ChatGPT, Llama Index, LangChain, ir daug kitų, kad įgytum praktinių žinių, reikalingų kuriant efektyvius, verslui pritaikytus AI sprendimus.
Modulio dėstytojai:

AI Chatbot kūrimas nuo pradžios iki įgyvendinimo

(
8
 val.
 
min.
)
  • Chatbot tipai ir jų pritaikymas: susipažinsi su trimis pagrindiniais chatbot tipais ir išmoksi nustatyti, kuris iš jų labiausiai tinka tavo verslui ar projektui.
  • Savimokos AI asistentas: mokysiesi, kaip transformuoti savo duomenis į savimokos AI asistentą, kuris gali savarankiškai mokytis ir tobulėti pagal naujus duomenis.
  • AI intelekto įveiklinimas: sužinosi, kaip efektyviai naudoti chatbot įrankius, kad galėtum automatizuoti klientų aptarnavimą ir užtikrinti greitą atsakymą į dažniausiai užduodamus klausimus.
  • ‍Praktinis įgyvendinimas nuo A iki Z: kursas suteiks praktinių žinių ir įrankių, padėsiančių tau sukurti ir įdiegti pilnai veikiančią AI chatbot sistemą, pritaikytą tavo verslo poreikiams.
Modulio dėstytojai:

AI Agentų kūrimas naudojant no-code įrankius

(
42
 val.
 
min.
)
  • AI agentai be programavimo: sužinosi, kaip naudoti no-code įrankius AI agentų kūrimui be poreikio samdyti brangias komandas – nuo pirmųjų prototipų iki pilnai veikiančių sprendimų.
  • AI asistentai kasdieniams darbams automatizuoti: išmoksi kurti AI asistentus, kurie integruojasi su tavo naudojamomis platformomis, tokiomis kaip Google Sheets, Notion ir Slack, kad palengvintų kasdienes operacijas.
  • Užduotims pritaikyti modeliai: susipažinsi su užduotims pritaikytais modeliais, kurie padeda optimizuoti procesus, tokius kaip finansinis atitikimas ir sukčiavimo aptikimas, taip sumažinant operacines išlaidas.
  • No-code įrankiai greitam prototipų kūrimui: dirbsi su tokiais no-code įrankiais kaip Make.com, kad galėtum kurti ir testuoti AI sprendimus, pritaikytus konkrečioms verslo reikmėms.
  • ‍AI agentų srautų valdymas ir optimizavimas: suprasi pagrindinius AI agentų kūrimo ir darbo srautų valdymo modelius, įskaitant Retrieval Augmented Generation (RAG) metodiką, ir išmoksi, kaip efektyviai juos pritaikyti.
Modulio dėstytojai:

Didelių kalbos modelių (LLM) kūrimas pradedantiesiems

(
6
 val.
 
min.
)
  • LLM pagrindai ir praktinis pritaikymas: įgysi išsamių žinių apie didelius kalbos modelius (LLM) ir jų kūrimą naudojant atvirojo kodo sprendimus, taip taupydamas laiką ir išlaidas lyginant su nuo nulio kuriamais modeliais.
  • Duomenų rinkimas ir apdorojimas: mokysiesi, kaip rinkti ir paruošti duomenis LLM modeliui, užtikrinant tikslų ir patikimą modelio veikimą.
  • Modelio treniravimas ir pritaikymas: suprasi, kaip apmokyti ir optimizuoti iš anksto parengtus modelius konkrečioms užduotims, kad jie atitiktų specifinius verslo poreikius.
  • Modelio diegimas realiame pasaulyje: išmoksi, kaip pritaikyti ir naudoti LLM modelius praktikoje, pasitelkiant API ir Huggingface platformą, kad sprendimai būtų lengvai integruojami į verslo sistemas.‍
  • RAG ir Fine-Tuning metodai: analizuosime Retrieval Augmented Generation (RAG) ir modelio pritaikymo (fine-tuning) skirtumus bei sužinosi, kada ir kaip taikyti kiekvieną metodą, siekiant optimizuoti modelio tikslumą ir efektyvumą.
Modulio dėstytojai:
No items found.

Teisės ir atitikties strategijos

(
3
 val.
 
min.
)
  • AI teisės aktų pagrindai: susipažinsi su pagrindiniais AI teisės aktais ir reguliavimo principais, įskaitant AI ACT, siekiant užtikrinti atsakingą ir teisiškai suderintą AI sprendimų diegimą.
  • Rizikos valdymas: išmoksi atpažinti pagrindinius AI rizikos šaltinius ir taikyti rizikos mažinimo strategijas, kurios apsaugo verslą prieš ir po AI sprendimų įgyvendinimo.
  • Reguliavimo iššūkiai: suprasi, kokie iššūkiai kyla AI reguliavimo srityje, bei kaip jie gali paveikti AI projektus ir jų pritaikymą versle.‍
  • Politikos įžvalgos: išnagrinėsi pagrindines rekomendacijas ir politikos gaires, kurios padeda stiprinti klientų pasitikėjimą ir užtikrinti atsakingą AI sprendimų naudojimą.
Modulio dėstytojai:
No items found.

AI Produktų valdymas

(
9
 val.
 
min.
)
  • AI produktų vadovo vaidmuo: sužinosi, kaip AI produktų valdymas skiriasi nuo tradicinio produktų valdymo, įskaitant svarbiausius sprendimus, kurie daromi AI produktų kūrimo metu, bei skirtumus tarp modelių metrikų ir verslo rodiklių.
  • Sėkmės matavimas ir OKR nustatymas: išmoksi kurti aiškius OKR tikslus, matuoti komandos ir organizacijos sėkmę, įtvirtinti techninę įtaką ir kurti strateginius veiklos planus.
  • Naudotojo patirties (UX) ir sąsajos (UI) dizainas: pritaikysi dizaino mąstysenos principus AI sprendimams kurti, siekiant užtikrinti vartotojui patogias ir naudingas sąsajas.
  • Naujos dizaino gairės AI produktams: susipažinsi su naujausiomis dizaino tendencijomis, įskaitant AI temperatūros nustatymus, daemons, scoping, stiliaus lęšius ir kt., kurie pagerina AI vartotojo patirtį.
  • ‍Žmogiškoji psichologija UX kūrime: nagrinėsi, kaip žmogaus elgsena ir sprendimų priėmimas veikia UX kūrimą, įskaitant empatijos ir etikos integravimą į AI dizainą.
Modulio dėstytojai:

Bendradarbiavimas, mąstymas ir sprendimų priėmimas su AI

(
3
 val.
 
min.
)
  • AI mąstysenos ugdymas: išmoksi, kaip integruoti AI į kasdienę darbo rutiną naudojant CRAFT sistemą, kuri padeda atpažinti, kada ir kaip efektyviausiai naudoti AI priemones.
  • Asmeninio produktyvumo didinimo metodai: įgysi praktiškų įrankių ir strategijų, leidžiančių padidinti produktyvumą bei įdiegti AI įrankius, kurie optimizuoja darbo procesus ir padeda pasiekti didesnį tikslumą bei efektyvumą.
  • Mąstymo stiprinimas per AI sprendimus: sužinosi, kaip AI gali pagerinti kognityvinius procesus, padedant priimti išmanesnius sprendimus, kūrybiškiau spręsti problemas ir siekti tikslų aiškiau bei efektyviau.‍
  • AI pritaikymas profesiniam augimui ir lyderystės įgūdžiams: išmoksi technikų, kurios padės sustiprinti asmeninius gebėjimus, padidinti produktyvumą ir užtikrinti ilgalaikę sėkmę dinamiškame verslo pasaulyje.
Modulio dėstytojai:
No items found.

Tavo AI veiksmų planas

(
 val.
 
min.
)
  • AI įdiegimas efektyvumui didinti: sužinosi, kaip AI gali padidinti darbo efektyvumą, sumažinti išlaidas ir pagerinti kokybę. Padėsime tau nustatyti pagrindinius darbo tikslus ir procesus, kuriuos galima optimizuoti naudojant AI.
  • AI projektų įgyvendinimo planas: mokysiesi kurti ir taikyti AI iniciatyvas, kurios padidins tavo produktyvumą, ir formuosi AI naudojimo įprotį, sukuriant veiksmų seką pagal signalus, poreikius ir reakcijas.‍
  • Komandų įtraukimas į AI technologijų diegimą: įgysi įgūdžių, kaip įtraukti komandas į AI technologijų diegimą, įskaitant pokyčių valdymo planų kūrimą, siekiant padidinti komandos produktyvumą ir inovacijų lygį.
Modulio dėstytojai:
No items found.
PRIVALUMAI

Esminės technologijų žinios ir įgūdžiai

Žinios apie kibernetinio saugumo ir rizikų valdymą organizacijose

Registruotis
Per 3 intensyvius mėnesius įgysi 160 valandų praktinių įgūdžių, analizuosi realius verslo atvejus ir dirbsi su sprendimais, kuriuos galėsi pritaikyti savo veikloje.

Praktika nuo pirmos dienos

Per 3 intensyvius mėnesius įgysi 160 valandų praktinių įgūdžių, analizuosi realius verslo atvejus ir dirbsi su sprendimais, kuriuos galėsi pritaikyti savo veikloje.
Atsisiųsti
Sinchronizuoti mokymai, gyvos paskaitos ir grįžtamasis ryšys iš AI lektorių ekspertų užtikrins, kad mokymosi procesas būtų nuoseklus ir kokybiškas.

Studijos su profesionalais

Sinchronizuoti mokymai, gyvos paskaitos ir grįžtamasis ryšys iš AI lektorių ekspertų užtikrins, kad mokymosi procesas būtų nuoseklus ir kokybiškas.
Atsisiųsti
Išmoksi, kaip pritaikyti DI įrankius verslo procesų optimizavimui arba naujų skaitmeninių produktų kūrimui.

AI sprendimai verslui

Išmoksi, kaip pritaikyti DI įrankius verslo procesų optimizavimui arba naujų skaitmeninių produktų kūrimui.
Atsisiųsti
Žinosi, kaip automatizuoti pasikartojančias užduotis, kad galėtum efektyviau išnaudoti savo laiką.

Automatizuosi monotoniškus darbus

Žinosi, kaip automatizuoti pasikartojančias užduotis, kad galėtum efektyviau išnaudoti savo laiką.
Atsisiųsti
Registruotis
FINANSAVIMAS

Finansavimo galimybės

Kursai gali būti 100% finansuojami Užimtumo tarnybos arba galite susimokėti patys.
UŽT logo
Kreipkitės į artimiausią UŽT klientų aptarnavimo skyrių, Užimtumo tarnyba jus pakonsultuos ir įvertinę Jūsų situaciją, pasiūlys finansavimo galimybes mokytis programoje.
Jei mokate patys – galite susimokėti iš karto iki kursų pradžios arba mokėti dalimis kursų eigoje.
DĖSTYTOJAI

Mokykis iš tech sričių ekspertų, sėkmingų verslų kūrėjų

Mokykis iš kibernetinio saugumo ekspertų asociacijos lektorių

Domas Janickas
Vykdantysis partneris
Austė Patel
Informacinių sistemų analitika
Eduardas Jaruševičius
Informacinių sistemų analitika
Roberta Petkienė
Duomenų analizė
Lukas Janėnas
Informacinių sistemų analitika
Edita Pocinaitė-Janickė
Psichologija
Eimantas Balčiūnas
Skaitmeninis marketingas, AI ir no-code sprendimai
Indrė Razbadauskaitė-Venskė
Skaitmeninis marketingas
Paulius Rimavičius
Dirbtinis intelektas
Paulius Alionis
Dirbtinis intelektas
Rokas Jurkėnas
Skaitmeninės transformacijos mini-MBA
Antanas Bakšys
AI sprendimų kūrimas
Gintarė Morkūnaitė
Technologijų projektų valdymas
Turėsi galimybę įsidarbinti šiose ir daugelyje kitų žinomų įmonių:
Turėsi galimybę įsidarbinti šiose ir daugelyje kitų žinomų įmonių:

Po šių kursų

Suprasi dirbtinio intelekto (AI) istoriją, tendencijas ir pritaikymo galimybes versle
Įvaldysi AI modelių kūrimą – nuo duomenų paruošimo iki tinkamo modelio pritaikymo realioms užduotims
Išmoksi integruoti AI į strateginius įmonės planus, siekiant ilgalaikės naudos
Mokėsi kurti AI sprendimus naudodamas no-code įrankius (be programavimo)
Turėsi AI taikymo planą, pritaikytą tavo verslo ar darbo poreikiams
Sužinosi, kaip įtikinti kolegas dėl AI naudos ir įtraukti juos į pokyčius
Žinosi kaip kurti organizacijos kultūrą, pagrįstą inovacijomis ir AI sprendimais
Registruokis šiandien ir ženk pirmąjį žingsnį, kad taptum elektroninės prekybos ekspertu.
Registruotis
ĮMONĖS

Kur dirbsiu?

Pabaigęs šias studijas turėsi galimybę įsidarbinti šiose ir daugelyje kitų žinomų įmonių:
No items found.

Registracija

Registracija baigėsi

Ačiū! Registracija sėkminga, netrukus su Tavimi susisieksime!
Oops! Something went wrong while submitting the form.

Registracija

Registracija baigėsi

Ačiū! Registracija sėkminga, netrukus su Tavimi susisieksime!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
D.U.K

Dažniausiai jūsų užduodami klausimai

Ar man reikia turėti patirties programavime ar kitoje IT srityje prieš pradedant mokytis edON akademijoje?

Žinios iš IT srities nepakenks, bet jeigu aktyviai dalyvausi akademijos paskaitose, atliksi visas užduotis ir papildomai domėsiesi pasirinktų kursų sritimi, sėkmingai akademiją baigsi ir be papildomų išankstinių IT srities žinių.

STRAIPSNIAI

Susijusios įžvalgos