Мы проводим обучение по всей России: очно, очно-заочно и заочно (с применением
дистанционных образовательных технологий). По выбранному городу или региону вам будет
назначено обслуживающее подразделение, специалисты которого помогут с подбором программ и ответят на все вопросы.
Популярные города
По вашему запросу ничего не найдено.
Попробуйте указать регион или ближайший крупный город.
Профессиональная переподготовка: Использование специализированного программного обеспечения и нейросетей в менеджменте. ПРОГРАММА В РАЗРАБОТКЕЦПР ПрофиПрофессиональная переподготовка по использованию нейросетей и спецпрограмм в менеджменте. Диплом установленного образца. Дистанционно от ЦПР Профи.
Получение новых компетенций в области применения нейросетевых технологий для решения задач PR-коммуникаций, позволяющих повысить эффективность работы специалиста и качество коммуникационных продуктов.
Программа будет полезна для
Руководителей среднего и высшего звена: директоров по развитию, операционных директоров, руководителей отделов, проектных менеджеров.
Менеджеров по работе с клиентами: аccount-менеджеров, Sales-менеджеров, специалистов по клиентскому сервису, менеджеров по развитию бизнеса.
Специалистов по управлению проектами: рroject-менеджеров, scrum-мастеров, product-менеджеров, менеджеров по развитию продукта.
Административного персонала: офис-менеджеров, административных директоров, координаторов проектов, секретариат.
К освоению программ профессиональной переподготовки допускаются лица различного возраста, имеющие среднее профессиональное или высшее образование.
Основные вопросы программы
Введение в нейросетевые технологии.
Базовые принципы работы искусственного интеллекта.
Типы нейросетей и их применение.
Анализ данных с помощью нейросетей.
Прогнозирование бизнес-показателей.
Оптимизация бизнес-процессов.
Оптимизация документооборота.
Управление проектами с помощью ИИ.
Оценка эффективности сотрудников.
Подбор персонала с помощью ИИ.
Обучение и развитие персонала.
Программы для управления проектами.
Структурированное общение.
Защита данных при работе с нейросетями.
Этические аспекты использования ИИ.
Правовые аспекты применения нейросетей.
Материалы, содержащиеся в программе
Обучающие материалы: Лекционные материалы, видео, специальные программы и сервисы, практические задания.
Контрольные мероприятия: Итоговый проект.
Сопровождение: Проверка практических заданий, консультации с преподавателем.
Планируемые результаты обучения
По окончании обучения слушатель должен овладеть знаниями и навыками в объеме квалификационных характеристик:
Должен знать:
Основы нейросетевых технологий: Принципы работы, основные компоненты, возможности и ограничения нейронных сетей.
Базовые принципы искусственного интеллекта: ключевые понятия, подходы и области применения ИИ.
Разнообразные виды нейросетей. Различные типы нейронных и их особенности, а также подходящие сценарии применения для каждого типа.
Анализ данных с помощью нейросетей. Как подготавливать данные для обучения нейросетей, какие методы анализа можно применять и как интерпретировать результаты.
Прогнозирование бизнес-показателей. Использование нейросети для прогнозирования продаж, спроса, финансовых показателей и других ключевых метрик.
Особенности использования ИИ для автоматизации обработки документов, распознавания текста, классификации и маршрутизации.
Способы применения ИИ для планирования, мониторинга, отслеживания прогресса и управления рисками в проектах.
Возможности оценки эффективности сотрудников. Как использовать ИИ для анализа данных о производительности сотрудников и выявления областей для улучшения процесса.
Способы подбора персонала с помощью ИИ: Как автоматизировать процесс отбора кандидатов, оценивать их навыки и соответствие требованиям вакансии.
Способы защиты данных при работе с нейросетями. Как обеспечить безопасность данных при обучении и использовании нейросетей, предотвратить утечки и несанкционированный доступ.
Понимание правовых аспектов применения нейросетей. Знание основных правовых норм и требований, регулирующих использование ИИ в бизнесе.
Должен уметь:
Применять ИИ в деятельности своих организациях.
Оценивать риски и преимущества внедрения ИИ-решений.
Участвовать в разработке и внедрении ИИ-проектов.
Определять задачи, подходящие для решения с помощью нейросетей: Анализировать бизнес-задачи и определять, какие из них можно эффективно решить с помощью ИИ.
Подготавливать данные для обучения нейросетей: Очищать, форматировать и преобразовывать данные в формат, пригодный для обучения моделей машинного обучения.
Выбирать подходящий тип нейросети для конкретной задачи: Определять, какой тип нейронной сети лучше всего подходит для решения конкретной проблемы.
Интерпретировать результаты работы нейросетей: Анализировать результаты прогнозирования или классификации, полученные от нейросети, и делать на их основе выводы.
Автоматизировать рутинные задачи. Использовать ИИ для автоматизации повторяющихся задач, таких как обработка документов, ответы на часто задаваемые вопросы и т.д.
Оптимизировать процессы под задачи ИИ. Изменять существующие бизнес-процессы, чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ.
Формулировать требования к ИИ-решениям. Четко и понятно описывать задачи, которые должны решаться с помощью ИИ, и определять критерии успеха.
Оценивать предложения по внедрению ИИ: Анализировать предложения от поставщиков ИИ-решений и выбирать наиболее подходящие варианты.
Эффективно выстраивать коммуникацию с разработчиками и специалистами по ИИ. Обсуждать технические вопросы, понимать терминологию и совместно решать возникающие проблемы.
Аргументированно представлять преимущества и риски внедрения ИИ. Объяснять заинтересованным сторонам, как ИИ может улучшить бизнес-показатели, и предупреждать о возможных рисках.
Находить и оценивать доступные ИИ-инструменты и ресурсы. Исследовать существующие библиотеки, платформы и сервисы для работы с ИИ и выбирать подходящие для конкретной задачи.
Принимать этически обоснованные решения: Учитывать этические последствия внедрения ИИ и принимать решения, соответствующие моральным нормам и принципам.
Соблюдать правовые нормы при использовании ИИ: Учитывать законодательные требования, касающиеся защиты данных, конфиденциальности и дискриминации, при разработке и внедрении ИИ-решений.
Формы проведения занятий
•Корпоративная •В составе сборных групп •Индивидуальная
График обучения
Заочное обучение в Екатеринбурге
Через личный кабинет слушателя, с применением дистанционных образовательных технологий. Начало обучения: 05 мая 2025 года
Обучение состоит из очной и заочной части.Очная часть: на территории учебного центра Заочная часть: через личный кабинет слушателя. Начало обучения: 05 мая 2025 года
Федеральным законом от 29.12.2012 № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации»;
Приказом Минобрнауки России от 24.03.2025 № 266 «Об утверждении Порядка организации и осуществления образовательной деятельности по дополнительным профессиональным программам»;
Федеральным законом от 29.06.2015 N 162-ФЗ «О стандартизации в Российской Федерации»;
ГОСТ Р 54869-2011 «Национальный стандарт РФ «Проектный менеджмент. Требования к управлению проектом».
Сайт использует файлы cookie
Нажимая «Принять все», вы даёте согласие на обработку файлов cookie и аналитических данных (Яндекс.Метрика) для улучшения работы сайта и статистики посещений. Без согласия будут использоваться только технические cookie, необходимые для работы сайта. Подробнее — в Политике обработки персональных данных.