AI and Machine Learning: Today’s Implementation Realities

Yapay Zeka ve makine öğrenimi yeniden popüler hale geldi. Makine öğrenimi ve yapay zeka bu kez veri bilimindeki itici unsur olma özellikleri sayesinde C-Suite düzeyi yöneticilerin ve paydaşlarının dikkatini çekmeyi başardı.

Makine öğreniminin, bu görünürlük düzeyiyle ilginç öngörüler ortaya çıkarmaktan çok daha fazlasını yapması gerekiyor.  Kuruluşların büyük bölümü neredeyse sadece algoritmalar, yazılım, kodlama ve platformlara odaklanıyor. Bu taktik her ne kadar önemli olsa da verimli bir Yapay Zeka operasyonu yürütmek için gerekli üç unsurdan yalnızca birini oluşturur.


Bu üç günlük atölye çalışmasında her gün bu unsurlardan birine değinilecek:

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimine hazırlık ve bu teknolojilerin benimsenmesi

Yapay Zekaya yönelik fırsatların tanımlanması, proje tasarımı ve hazırlıklar

Makine Öğreniminin yöntemleri ve mekanikleri


Sadece yüksek model performansı sağlamakla kalmayan aynı zamanda operasyonel ortamı otomatik karar vermeye ve kuruluş ekibini benimseme için hazırlayan, kapsamlı çerçeve implementasyonunu nasıl uygulayacağınız hakkında bilgi sahibi olmak için bu atölye çalışmasına katılın.


Bu eğitimde neler öğreneceksiniz?

Uygun ve uygulanabilir Yapay Zeka fırsatlarını tanımlama , nitelendirme ve önceliklendirme

Organizasyonel önceliklere uygun ve veri odaklı kararlar vermek için strateji geliştirme

Proje tasarımı açısından en son makine öğrenimi yöntemleri ve yaklaşımları

Yapay Zeka operasyonunu yürütmek için gerekli altyapının kapsamlı implementasyonu

Veri bilimcisi olarak öne çıkmak için gerekli taktik ve stratejik beceriler arasında denge kurma

Yapay Zeka projesinin başarısız olmasını engelleme ve bu başarısızlığın neden hemen hemen hiçbir zaman teknolojiden kaynaklanmadığını anlama

Talebin yüksek, arzın az olduğu bu ortamda eşsiz çevirmenlik becerileri ile uzmanlık profilinizi geliştirme


Kimler Katılmalı?

Yapay Zeka alanında kendinden emin bir vizyon ve gerçekçi hedefler belirlemek isteyen C-Suite düzeyi yöneticiler

Salt analizden ölçülebilir eylemlere geçmeye hazır olan bu alandaki lider yöneticiler

Düşük riskli ve yüksek etkili uygulama çerçevesi arayışında olan birim yöneticileri

Daha geniş bir işlem anlayışıyla diğerlerinin önüne geçmek isteyen veri bilimcileri

Modellerin dağıtımı ve işletilmesiyle ilgilenen İş Zekası ve BT liderleri

Organizasyonel Yapay Zeka uygulamasının modern karmaşıklıklarını deneyimlemek isteyen Yapay Zeka danışmanları

Pratik Yapay Zeka uygulamaları geliştirmek üzere önde gelen stratejiler bulmakla görevlendirilmiş inovasyon planlayıcıları


Yapay Zekâ, Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi nedir?

•            Yapay Zekâ, Makine Öğreniminin Organizasyonel Değeri Nedir?

•            Veri Bilimi ile Yapay Zeka Arasındaki Fark Nedir?

•            Makine Öğrenimi

•            Makine Öğrenimi İçin Gerekli Beceriler Nelerdir?

•            Veri Bilimcisi Bir Gün Boyunca Ne Yapar?


Veri Bilimi Temel Kavramlar

•            Büyük Veri İntibakı

•            Analitik olarak rekabetçi organizasyonlardaki trendler

•            Veri Biliminin ortaya çıkışı

•            Makine öğreniminin Büyük Verideki rolü nedir?

•            Veri bilimi, büyük veri ve ilgili analitiklerin yatırım getirisi

•            Veri bilimi, büyük ve veri ve ileri düzey analitiklerin geleceği

 

Veri Bilimcisi Gibi Düşünmek

•            On dakikada Stats 101

•            A / B testleri ve deneyler

•            İş Zekası ve Analitik

•            Öngörücü analitikte BT'nin rolü

•            İstatistik ve makine öğrenimi: Tamamlayıcı mı yoksa rekabetçi mi?

•            Birincil proje türleri

•            Ortak analitik ve makine öğrenimi algoritmaları

•            Büyük ölçekli analitik karmaşıklıkları yönetmek için popüler araçlar

•            Veri araştırması yapma

•            Analitik koruma alanı oluşturma

•            Eğitim, test ve doğrulama verilerinin hazırlanması

•            Veri yeterliliği ve kapsamının tanımlanması

 

CAO Yol Haritası

•            Modeling Practice Framework™

•            Örgütsel analitik değerlendirme unsurları

•            Proje Tanımı: Kuralcı analitik projesi

•            Kritik kombinasyon: Kestirimci öngörüler ve strateji

•            Hedefe dayalı analitik için destekleyici bir kültür oluşturma

•            Karar sürecini değerlendirmek üzere performans metriklerini tanımlama

•            Performansı etkileyen davranışlar nelerdir?

•            Kaynaklar belirtilen hedefleri destekliyor mu?

•            Sahip olduklarınızdan faydalanma

•            Modelleme Planını geliştirme ve onaylama

•            En stratejik seçeneği belirleme

•            Dağıtım planlaması

•            Belirlenmiş kıyaslama ölçütlerine göre finale kalan modelleri ölçme

•            Nihai Sunum Planını hazırlama

•            Geri kalan fayda için model performansının izlenmesi

 

Hedef Merkezli Analitik Operasyonu Oluşturma

•            Doğru analitik yeteneği çekme ve işe alma

•            Oluşumunu tamamlamış analitik proje ekibinin rolleri ve işlevleri

•            Analitik proje ekiplerinde uzmanlaşma

•            Analitikle ilgili fırsatları belirleme, yeterlilik ve önceliklendirme

•            Organizasyonel direniş ve değişim kültürü geliştirme

•            Proje başarısızlığı en kötü sonuç değildir

•            Organizasyon zihinlerin veriye dayalı kararlara geçişi

•            Motivasyonu, alanında uzman kişiler, son kullanıcılar ve liderlikle motive etme

•            Devam eden organizasyon değişikliklerin kaydını tutma

•            Organizasyonel analitik performansı izleme ve ilerletme

•            Analitikleri “demokratikleştirme” Self servis avantajları ve riskleri

•            Çevik bir analitik modelleme ortamı kurma

•            Bilgileri saklama ve beceri takviyesi

•            Yapay Zekâ ve İleri Düzey Analitiğin Geleceği

•            Retorikte Gerçeğe

•            Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ İnovasyonunun Arkasındaki En Önemli İtici Güçler

•            Veri Bilimi, Yapay Zekâ ve Makine Öğreniminde Sırada Ne Var?

•            Organizasyonunuzun Yapay Zekâ Gerçekliğini Tanımlama

Eğitim Detayları
Süre 3 Gün
Kontenjan Max 12 Kişi
Eğitim Tipi Sınıf / Sanal Sınıf


Aradığınızı bulamadınız mı? Bize ulaşın, yardımcı olalım!

İletişim