Этот курс можно
изучать очно!
Подробнее
Искусственный интеллект в управлении процессами и проектами: области и практики применения
Артикул: МС27990
В процессе прохождения обучения участники получат понимание, как применять ИИ в своих процессах и проектах, а также освоят практические навыки выбора и тестирования инструментов. Дополнительно: Список бесплатных ИИ-инструментов для менеджеров; Чек-лист оценки процессов для автоматизации; Шаблон стратегии внедрения ИИ. Формат обучения: Лекции + практические кейсы; Групповые обсуждения; Демонстрации инструментов; Воркшопы.
Вид обучения
Формат обучения
Дата и время
Документы по окончании обучения
Образец Удостоверения о повышении квалификации Москва
Что входит в стоимость
Методический материал.Для кого предназначен
Руководителей проектов, бизнес-аналитиков, операционных менеджеров, IT-специалистов, лидеров цифровой трансформации.Цель обучения
Познакомить участников с ключевыми технологиями ИИ, их применением в оптимизации бизнес-процессов и автоматизации рутинных задач; разобрать применение ИИ для повышения эффективности проектов — от планирования до контроля исполнения.Программа обучения
ДЕНЬ 1: Основы ИИ в управлении процессами.
Введение в ИИ для управления процессами.
- Что такое ИИ, машинное обучение (ML), NLP, компьютерное зрение. Чем ИИ отличается от традиционной автоматизации.
- Тренды применения ИИ в бизнесе.
- Ограничения и этические вопросы.
Автоматизация процессов с помощью ИИ.
- RPA (Robotic Process Automation) + ИИ: как роботы учатся на данных.
- Кейсы: обработка документов, чат-боты, голосовые ассистенты.
- Практикум: разбор инструментов.
Оптимизация процессов через предиктивную аналитику.
- Прогнозирование сроков, рисков, ресурсов.
- Анализ больших данных для улучшения решений.
- Кейсы: логистика, управление запасами, обслуживание клиентов.
Воркшоп: проектирование ИИ-решения для процесса.
- Групповая работа: выбор процесса, подбор ИИ-инструментов.
- Презентация и обсуждение.
ДЕНЬ 2: ИИ в управлении проектами.
ИИ в планировании и оценке проектов.
- Алгоритмы для оценки сроков и бюджета.
- Анализ исторических данных для прогнозирования.
- Обзор инструментов.
Управление рисками и ресурсами с ИИ.
- Выявление рисков через ML. Симуляция: какие риски ИИ найдет в вашем проекте.
- Динамическое распределение ресурсов.
- Кейс: строительные проекты, IT-разработка.
ИИ для мониторинга и отчетности.
- Автоматизация сбора метрик.
- NLP для анализа коммуникации в команде.
- Power BI + ИИ-аналитика.
Практикум: внедрение ИИ в проект.
- Разработка MVP-стратегии.
- Оценка ROI и барьеров внедрения.
- Групповые презентации.
Закрытие: дорожная карта внедрения.
- Основные шаги для старта.
- Рекомендации по обучению команды.
- Ответы на вопросы.
