Программа курса:
Модуль 1. Введение в ИИ и машинное обучение
- Основные концепции и история развития ИИ.
- Различие между ИИ, машинным обучением (ML) и глубоким обучением (DL).
- Обзор современных технологий и инструментов ИИ.
Модуль 2. Применение ИИ в бизнес-анализе
- Примеры использования ИИ в бизнес-анализе.
- Кейсы успешного применения ИИ в разных отраслях:
- Финансовый сектор: предсказание рыночных трендов, управление рисками, антифрод.
- Ритейл: анализ покупательского поведения, оптимизация цепочек поставок, управление ассортиментом.
- Производство: прогнозирование спроса, управление производственными процессами, оптимизация запасов.
- Маркетинг: персонализация контента, сегментация аудитории, прогнозирование эффективности кампаний.
- Здравоохранение: диагностика заболеваний, персонализированное лечение, оптимизация операционных процессов.
Модуль 3. Языковые модели и их применение
- Введение в языковые модели и обработку естественного языка (NLP).
- Языковые модели и промт-инжиниринг.
Модуль 4. Практическое применение ИИ в бизнес-аналитике. Часть 1
- Инструменты и платформы для бизнес-аналитиков
- Анализ бизнес-кейсов с использованием ИИ.
- Разработка документации с использованием ИИ:
- BRD
- SRS
Модуль 5. Практическое применение ИИ в бизнес-аналитике. Часть 2
- Разработка документации с использованием ИИ:
- User story
- Use Case
- Разработка диаграмм(uml) с использованием ИИ:
- UC
- Activity
- Sequence
Модуль 6. Использование инструментов ИИ для решения реальной бизнес-задачи
Защита учебного проекта с ИИ: проработка всех документов, составление диаграмм.
