Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Moduł 1: Wprowadzenie & Teoria AI
- Podejście oparte na modelach: AI jako problem inżynieryjny.
- Demistifikacja „Ducha w Maszynie”: Co to jest AI a czym nie jest.
- Ewolucja technologii: Od BERT do Transformerów.
- Domeny generatywne: Analiza, kreatywność, badania, obraz, muzyka i wideo.
- Zarządzanie danymi: Słupy, audyty i trendy badawcze (Multimodalność, Agenty, RAG, LLM vs. SLM).
- Ciemna strona: Etyka, prawa autorskie, uprzedzenia, halucynacje i inżynieria społeczna.
- Ocena ryzyka: Otrucie danymi, Nepenthes i ryzyko „uproszczenia” ludzkiego talentu.
- Taksonomia modeli: Fundusze vs. Zadanie specyficzne; Zamknięte vs. Otwarte modele wagi.
Moduł 2: Obecny krajobraz & zestaw narzędzi
- Areny modeli językowych: Porównanie wydajności i wskaźników.
- Kryteria zakupu profesjonalnego: Koszt, opóźnienia, prywatność i blokada dostawcy.
- Przegląd dużych modeli: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini i Grok.
- Modele nisze & małe: Manus, SpecKit.
- Generacja graficzna: Perchance
- Ograniczenia techniczne: Kontekst vs. koszt tokenów.
Moduł 3: Interakcja - Inżynieria promptów i kontekstu
- Ramy weryfikacji: Kompletność, spójność i sprawdzalność.
- Strategia RAG: Kiedy używać Generacji Wzmocnionej Pobieraniem vs. dopasowywania.
- ROI AI: Koszty utrzymania vs. zyski produkcyjne.
- Zaawansowane techniki: 20+ metod promptów i RAG z przykładami z życia.
- Nowe tereny do badania: Triangulacja, Przegląd Mapy & Terenu, a generacja oparta na modelach.
Moduł 4: AI w Zarządzaniu Zwinymi Projektami
- Pilot Superkomputera: AI jako silnik automatyzacji.
- Podejmowanie decyzji: Odpowiedzialność człowieka vs. asystencja AI.
- AIOps & GitOps: Integracja AI w przepływ operacyjny.
- Łańcuchy narzędzi i potoki: Tworzenie płynnego środowiska sterowanego przez AI.
- Artefakty zwinne: Backlog, mapa drogi i inżynieria wymagań.
- Zarządzanie precyzyjne: Planowanie pojemności i szacowania (Dokładność vs. Precyzja).
- Posiadanie produktu: Ideacja, analiza funkcji i ryzyka vibe-coding.
- Ryzyko & Scenariusze: Planowanie „Co jeśli” i automatyczne zarządzanie ryzykiem.
- Uszlęgniawianie: Opis i uszlęgniawianie przypadków użycia i user story.
Wymagania
- Podstawowe zrozumienie Manifestu Zwinnego i ramówki Scrum.
- Doświadczenie w zarządzaniu projektami, owocach produkcyjnych lub liderstwie zespołowym.
- Nie wymagane jest wcześniejsze doświadczenie w programowaniu lub inżynierii AI, choć ogólna znajomość narzędzi cyfrowych jest zalecana.
Audience
- Menedżerowie Zwinnych Projektów i Scrum Masters.
- Product Owners i Product Managers.
- Liderzy zespołów IT i Menedżerowie Dostarczania.
- Analitycy biznesowi pracujący w środowiskach zwinnych.
- Menedżerowie operacji zainteresowani AIOps.
7 godzin
Opinie uczestników (2)
Praktyczne przykłady
Ryan Brookman - The Shaw Group Limited
Szkolenie - Introduction to Artificial Intelligence for Non-technical users
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Mieliśmy okazję korzystać z narzędzi.
Victor Aguero - PNUD/MICI
Szkolenie - Aplicaciones Prácticas de Inteligencia Artificial para Personal Administrativo
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję