Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Modulul 1: Introducere & Teoria AI
- Abordarea bazată pe modele: AI ca problemă de inginerie.
- Demistificarea „Fantomei din Mașină”: Ce este AI și ce nu este.
- Evoluția tehnologiei: De la BERT la Transformers.
- Domenii Generative: Analiză, Creativitate, Cercetare, Imagine, Muzică și Video.
- Guvernanța datelor: Piloni, audituri și tendințe de cercetare (Multimodalitate, Agenți, RAG, LLM vs. SLM).
- Partea întunecată: Etică, proprietate intelectuală, prejudecăți, halucinații și inginerie socială.
- Evaluarea riscurilor: Intoxicația datelor, Nepenthes și riscul de „împăgânire” a talentului uman.
- Taxonomia modelelor: Modele de bază vs. modele specifice sarcinii; Modele închise vs. modele cu greutăți deschise.
Modulul 2: Peisajul actual & Setul de instrumente
- Arena Modelelor de Limbaj: Compararea performanțelor și a benchmark-urilor.
- Criterii profesionale de achiziție: Cost, latență, confidențialitate și blocajul furnizorului.
- Prezentarea modelelor mari: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini și Grok.
- Modele de nișă și mici: Manus, SpecKit.
- Generarea grafică: Perchance
- Constrângeri tehnice: Degradarea contextului vs. Costul token-ului.
Modulul 3: Interacțiune - Ingineria prompturilor și a contextului
- Cadrul de verificare: Completitudine, consistență și verificabilitate.
- Strategia RAG: Când să folosești Generarea Augmentată de Recuperare (RAG) vs. fine-tuning.
- ROI al AI: Costurile de întreținere vs. câștigurile de productivitate.
- Tehnici avansate: 20+ metode de prompt și RAG cu exemple din lumea reală.
- Frontiere experimentale: Triangulare, Harta & Prezentare generală a terenului și Generarea bazată pe modele.
Modulul 4: AI în Managementul Proiectelor Agile
- Pilotul supercomputer: AI ca motor de automatizare.
- Luarea deciziilor: Responsabilitatea umană vs. Asistența AI.
- AIOps & GitOps: Integrarea AI în fluxul de lucru operațional.
- Lanțuri de instrumente și conducte: Crearea unui mediu perfect condus de AI.
- Artefacte Agile: Backlog, roadmp și ingineria cerințelor.
- Management de precizie: Planificarea capacității și estimarea (Precizie vs. Acuratețe).
- Proprietatea produsului: Ideare, analiza caracteristicilor și riscurile Vibe-coding.
- Riscuri și scenarii: Planificarea pentru „Ce se întâmplă dacă” și managementul automat al riscurilor.
- Rafinare: Descrierea și rafinarea cazurilor de utilizare și a poveștilor utilizatorilor.
Cerințe
- Înțelegere de bază a Manifestului Agile și a cadrului Scrum.
- Experiență în managementul proiectelor, proprietatea produsului sau conducerea echipei.
- Nu este necesară experiență anterioară în programare sau inginerie AI, deși este recomandată o familiarizare generală cu instrumentele digitale.
Publicul țintă
- Manageri de proiecte Agile și Scrum Masteri.
- Product Owneri și Manageri de produs.
- Lideri de echipă IT și Manageri de livrare.
- Analiști de afaceri care lucrează în medii Agile.
- Manageri de operații interesați de AIOps.
7 Ore
Mărturii (3)
Trainerul este răbdător și foarte util. Cunoaște bine subiectul.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curs - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Tradus de catre o masina
Ca in ciuda timpului alocat foarte scurt, de 4 ore, tot a putut genera valoare
Eugen Floarea - Mateco
Curs - Introduction to Artificial Intelligence for Non-technical users
Capabil să se adapteze la sugestiile publicului - adică capabil să creeze un scenariu real de agent AI pe loc.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Curs - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Tradus de catre o masina