Wprowadzenie rozwiązań Machine Learning w organizacji

Najbliższe terminy tego szkolenia
Skuteczność
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
