Искусственный интеллект и нейросети в цифровой трансформации управления

– курсы в Тюмени

Цель(и) обучения

• Совершенствование имеющихся профессиональных компетенций, повышение профессионального уровня в рамках имеющейся квалификации и получение новых профессиональных компетенций в области применения нейросетевых технологий для решения управленческих задач, позволяющих повысить эффективность работы специалиста и качество управленческой деятельности.

Программа будет полезна для

• Руководители и топ-менеджеры. Начинающие или действующие руководители, стремящиеся внедрять цифровые решения в стратегическое и операционное управление. Особенно актуальна программа для менеджеров, работающих в компаниях, проходящих этап цифровой трансформации.
• Специалисты по цифровой трансформации / проектные менеджеры, отвечающие за внедрение цифровых решений, автоматизацию процессов и интеграцию ИИ в бизнес-модели.
• Сотрудники государственных и муниципальных учреждений. Программа необходима для оптимизации госуправления, повышения прозрачности и качества оказания услуг населению.
• HR-специалисты и руководители направлений развития персонала. Программа нужна для понимания компетенции, которые буду актуальны в ближайшие годы и оптимизации способов перестройки системы обучения внутри организации.
• Предприниматели и владельцы бизнеса, желающие использовать ИИ для повышения конкурентоспособности, клиентоориентированности и автоматизации рутинных процессов.
• Студенты и молодые специалисты в области управления, экономики, IT строящие карьеру в сфере digital-управления и желающие быть востребованными на рынке труда в будущем.

Основные вопросы, рассматриваемые в программе

---

1. Основы работы с нейросетями.
2. Введение в технологии искусственного интеллекта.
3. Анализ данных и мониторинг
4. Генеративный ИИ (GenAI) в управленческой деятельности.
5. Этика и правовые аспекты.

Материалы, содержащиеся в программе

---

• Обучающие материалы: Лекционные материалы, видео, специализированные программы и сервисы.
• Контрольные мероприятия: Итоговая аттестация (тестирование)
• 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:

1. Базовые принципы работы нейросетей. Понимать, механизм обучения нейросети, знать их типы и для каких задач подходит каждый.
2. Эволюция ИИ - от экспертных систем к машинному обучению и глубоким нейросетям. Ключевые понятия (данные, алгоритмы, модели).
3. Основные типы задач, решаемые ИИ: классификация, регрессия, кластеризация, прогнозирование, генерация.
4. Понятие Big Data и его характеристики.
5. Внутренние источники данных для управления, основы сбора, очистки и разметки данных.
6. Применение GenAI в управлении: автоматизация документооборота (написание отчетов, протоколов, писем), анализ больших объемов текстовой информации, создание презентаций.
7. Prompt Engineering (инженерия промптов): как правильно формулировать запросы для получения качественных результатов.
8. Создание текстов и материалов, генерация изображений.
9. Автоматизация дизайна презентаций.
10. Этические вопросы использования AI.
11. Защита персональных данных и авторские права на сгенерированный контент.

Должен уметь:

1. Формлировать управленческие задачи, подходящие для решения с помощью ИИ и нейросетей (например, прогнозирование, кластеризация, автоматизация принятия решений).
2. Оценивать потенциальный эффект и риски от внедрения ИИ-решений в бизнес-процессы — в т.ч. с учётом этических, правовых и репутационных аспектов.
3. Читать и интерпретировать результаты работы ИИ-моделей (например, прогнозы, рекомендации, аналитические дашборды), понимая их границы применимости.
4. Формировать требования к данным и взаимодействовать с data-специалистами — понимать, какие данные нужны для решения задачи, как они собираются и обрабатываются.
5. Выбирать подходящие типы ИИ-решений (правило-ориентированные системы, ML-модели, генеративные нейросети и др.) под конкретную управленческую цель.
6. Проектировать «гибридные» процессы, где решение принимается совместно человеком и ИИ, с чётким распределением ответственности.
7. Оценивать экономическую эффективность ИИ-внедрений.
8. Создавать и поддерживать цифровую культуру в коллективе — вовлекать команду, обучать сотрудников работе с ИИ-инструментами, формировать доверие к технологиям.
9. Выстаривать личную стратегию развития как digital-лидера, определять свои сильные стороны, выстраивать образ эксперта в цифровом управлении (что особенно полезно при развитии личного бренда).

 

 

Требования к уровню подготовленности слушателей

К освоению программ повышения квалификации допускаются лица различного возраста, имеющие среднее профессиональное или высшее образование.

Формы проведения занятий

•Корпоративная  •В составе сборных групп  •Индивидуальная

График обучения

Выдаваемые документы

Программа разработана в соответствии (в целях)

• Федеральным законом от 29.12.2012 № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации»;
• Приказом Минобрнауки России от 01.07.2013 № 499 «Об утверждении Порядка организации и осуществления образовательной деятельности по дополнительным профессиональным программам».