Mākslīgā intelekta projektu vadība (SZF_172)
Īsumā par studiju kursu
Mērķis
Kursa mērķis ir sagatavot studējošos efektīvai MI projektu plānošanai un vadīšanai dažādās nozarēs. Kurss nodrošinās teorētiskās zināšanas par MI tehnoloģijām un projektu vadības principiem, kā arī sniegs praktisko pieredzi, sadarbojoties ar uzņēmumiem. Studējošie attīstīs prasmes komandas darbā, resursu pārvaldībā un problēmu risināšanā, kas nepieciešamas veiksmīgai MI projektu realizācijai. Pabeidzot kursu, studējošie būs gatavi pielietot iegūtās zināšanas un vadīt MI projektus reālos biznesa scenārijos.
Priekšzināšanas
Vēlama iepriekšēja pieredze datu apstrādē un programmēšanā. Zināšanas par mākslīgo intelektu vai mašīnmācīšanās pamatiem ir vēlamas, taču nav obligātas.
Rezultāti
1.• AI/ML projektu dzīves cikls: Spēja identificēt un izskaidrot AI/ML projektu galvenos posmus, sākot no problēmas definēšanas līdz modeļa ieviešanai.
• Datu apstrāde: Zināšanas par datu avotu identificēšanu, datu tīrīšanu un sagatavošanu modeļu izstrādei.
• Modeļu izstrāde un trenēšana: Pārzināt dažādus ML algoritmus, to trenēšanu un hiperparametru regulēšanu.
• Modeļu novērtēšana un uzraudzība: Prasme novērtēt un uzraudzīt modeļus, lai nodrošinātu ilgtermiņa veiktspēju un novērstu modeļa nobīdi.
• Eksperimentēšana: Saprast eksperimentu ciklu AI/ML projektos un tā atšķirības no tradicionālās izstrādes.
1.• Modeļu novērtēšana un uzraudzība: interpretējiet, uzraugiet, novērtējiet modeļu veiktspēju un novirzes mazināšanu.
• Datu analīzes pārraudzība: novērtējiet datu sagatavošanas/tīrīšanas un analīzes procesus, lai nodrošinātu augstas kvalitātes rezultātus.
• Lietošanai gatavas platformas: izmantojiet esošās platformas, lai paātrinātu izstrādi.
• Komunikācija: skaidri un efektīvi izskaidrojiet tehniskos procesus un rezultātus komandas locekļiem un ieinteresētajām personām.
• Problēmu risināšana: identificējiet un atrisiniet problēmas, kas saistītas ar AI projektu vadību, bez tiešas iesaistīšanās tehniskajā izpildē.
1.• Stratēģiskā domāšana: spēja izprast un izstrādāt ilgtermiņa datus un AI stratēģijas, kas ir saskaņotas ar organizācijas mērķiem.
• Uz datiem balstīta lēmumu pieņemšana: prasme pieņemt pārdomātus lēmumus, pamatojoties uz AI modeļa rezultātiem un datu analīzi.
• Projektu vadība: kompetence AI/ML projektu plānošanā un koordinēšanā no koncepcijas līdz īstenošanai.
• Komandas vadība: izpratne par komandas locekļu lomām un spējām.
