Wprowadzenie rozwiązań Machine Learning w organizacji
Najbliższe terminy tego szkolenia
Standardy JSystems
- Wszyscy nasi trenerzy muszą być praktykami i osiągać średnią z ankiet minimum 4.75 na 5. Nie ma wśród nas trenerów-teoretyków. Każdy trener JSystems ma bogate doświadczenie komercyjne w zakresie tematów z których prowadzi szkolenia.
- Wszystkie szkolenia mają format warszatowy. Każde zagadnienie teoretyczne jest poparte rzędem warsztatów w ściśle określonym formacie.
- Terminy gwarantowane na 100%. Jeśli jakiś termin jest oznaczony jako gwarantowany, oznacza to że odbędzie się nawet jeśli część grupy wycofa się z udziału. Ryzyko ponosimy my jako organizator.
Program szkolenia
- Cyfrowa transformacja - konsekwencje dla biznesu
- istota cyfrowej transformacji
- implikacje strategiczne
- podstawowe pojęcia: machine learning, data science, AI, data-driven
- Kiedy warto robić Machine Learning? Skalowalność i algorytmizacja
- możliwość algorytmizowania procesu
- skalowalność rozwiązania ML
- Od czego zacząć? Jak identyfikować miejsca, w których inwestycja w data-driven
przyniesie najszybszy i największy wzrost?
- metody mapowania procesów (np. event storming)
- definiowanie problemu
- KPI
- kontrola nad wdrożeniem
- Podstawowe zagadnienia rozwiązywane przy pomocy Machine Learning
- segmentacja
- regresja
- rozpoznawanie obrazu
- rozpoznawanie mowy
- Przegląd przykładów modeli użycia rozwiązań opartych o Machine Learning
- Zasoby niezbędne do stworzenia rozwiązań ML: dane, ludzie, moc obliczeniowa
- sposób pozyskiwania i przechowywania danych
- kompetencje niezbędne do przeprowadzenia procesu
- rozwiązania lokalne i chmurowe
- Decyzje strategiczne do podjęcia: Wewnątrz organizacji czy outsourcing?
- Proof-of-concept czy od razu docelowe rozwiązanie?
- Analiza opłacalności wprowadzenia rozwiązania ML
- szacowanie kosztów bezpośrednich i pośrednich wdrożenia
- analiza ROI
- Robimy Machine Learning - studium przypadku
Opis szkolenia
Szkolenie odbywa się na żywo z udziałem trenera. Nie jest to forma kursu video!Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to terminy, które w ostatnich latach stale zyskują na popularności. Malejący dzięki transformacji cyfrowej koszt gromadzenia i przetwarzania danych umożliwia automatyzację procesów na coraz większą skalę.
Szkolenie jest przeznaczone dla menedżerów, którzy chcieliby nauczyć się, w jaki sposób można wprowadzić takie rozwiązania w ich organizacji. Podczas szkolenia uczestnicy nauczą się, jak identyfikować procesy, które można zautomatyzować,oraz w jaki sposób nadzorować tworzenie takich rozwiązań.
Szkolenie jest prowadzone przez Tomasza Brzezińskiego, wykwalifikowanego trenera z 20-letnim doświadczeniem w tworzeniu rozwiązań analitycznych. Tomasz Brzeziński kierował pionami analitycznymi w takich firmach jak dom mediowy OMD, Telewizja Polsat, Grupa Netsprint czy iTaxi. Szkolenie jest prowadzone z wykorzystaniem metod aktywnych, przy użyciu wielu case studies, które pozwalają skupić się na praktyce.
Uczestnik dzięki szkoleniu będzie umiał:
- identyfikować procesy, które można zoptymalizować dzięki Machine Learning
- oszacować koszty i zwrot z inwestycji w rozwiązanie Machine Learning
- kierować procesem wdrażania rozwiązania Machine Learning
Gdy na jakiś termin zgłosi się minimalna liczba osób, termin oznaczamy jako gwarantowany.
Jeśli jakiś termin oznaczony jest jako gwarantowany to oznacza to, że na 100% się odbędzie we wskazanym czasie i miejscu.
Nawet gdyby część takiej grupy zrezygnowała lub przeniosła się na inny termin, raz ustalony termin gwarantowany takim pozostaje.
Ewentualne ryzyko ponosimy my jako organizator.
Przejdź do terminów tego szkolenia