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, Creativ, 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 "prostire" a talentului uman.
  • Taxonomia modelelor: Modele de bază vs. specifice sarcinilor; Modele închise vs. 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 blocaj de furnizor.
  • Prezentarea generală a modelelor mari: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini și Grok.
  • Modele de nișă și mici: Manus, SpecKit.
  • Generare grafică: Perchance
  • Constrângeri tehnice: Degradarea contextului vs. Costul token-ului.

Modulul 3: Interacțiune - Inginerie de prompt și context

  • 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 & Teren 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 pipeline-uri: Crearea unui mediu perfect integrat bazat pe AI.
  • Artefacte Agile: Backlog, plan de drum și ingineria cerințelor.
  • Management de precizie: Planificarea capacității și estimarea (Acuratețe vs. Precizie).
  • Proprietatea produsului: Ideare, analiza caracteristicilor și riscurile Vibe-coding.
  • Riscuri și scenarii: Planificarea pentru "Ce se întâmplă dacă" și gestionarea automatizată a riscurilor.
  • Rafinare: Descrierea și rafinarea cazurilor de utilizare și a poveștilor de utilizator.

 

Cerințe

  • Înțelegere de bază a Manifestului Agile și a cadrului Scrum.
  • Experiență în managementul proiectelor, proprietatea produselor sau conducerea echipelor.
  • Nu este necesară experiență anterioară în programare sau inginerie AI, deși este recomandată o familiarizare generală cu instrumentele digitale.

Publicul țintă

  • Manageri de proiect Agile și Scrum Masteri.
  • Proprietari de produs și Manageri de produs.
  • Lideri de echipă IT și Manageri de livrare.
  • Analiști de afaceri care lucrează în medii Agile.
  • Manageri de operațiuni interesați de AIOps.

 

 7 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite