کاربرد هوش مصنوعی برای مدیران و کاربرد آن در سازمان ها

توضیحات

کاربرد هوش مصنوعی برای مدیران و کاربرد آن در سازمان ها

در دنیای امروز، کاربرد هوش مصنوعی برای مدیران به یکی از مؤلفه‌های کلیدی تصمیم‌گیری هوشمندانه و تحول سازمانی تبدیل شده است. مدیران برای باقی‌ماندن در رقابت، نیاز دارند تا با ابزارهای هوش مصنوعی (AI) آشنا شوند و از آن‌ها در تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی روندها و بهینه‌سازی فرآیندها بهره بگیرند.

چرا مدیران باید با هوش مصنوعی آشنا شوند؟

هوش مصنوعی فقط یک فناوری نیست؛ یک تغییر پارادایم در مدیریت است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدیران می‌توانند:

• عملکرد سازمان را تحلیل و پایش کنند

• رفتار مشتریان را پیش‌بینی کرده و خدمات را شخصی‌سازی نمایند

• تصمیم‌های پیچیده را با دقت بالاتری اتخاذ کنند

• پروژه‌های تحول دیجیتال را هدایت کنند

کاربرد هوش مصنوعی در سازمان‌ها

هوش مصنوعی امروزه در بخش‌های مختلف یک سازمان نقش کلیدی دارد. برخی از کاربردهای مهم آن عبارت‌اند از:

• تحلیل داده‌های داخلی سازمان با استفاده از ابزارهایی مانند Pandas و Python

• طراحی سیستم‌های پیشنهاددهنده برای بهبود خدمات

• مدل‌سازی موضوعی برای تحلیل بازخوردهای مشتریان با الگوریتم LDA

• مصورسازی داده‌ها و ارائه گزارش به مدیران به‌صورت بصری و قابل فهم

• ارزیابی سطح بلوغ هوش مصنوعی در سازمان‌ها و طراحی نقشه راه اجرایی

دوره‌ای برای مدیران آینده‌نگر

ما در مجتمع فنی تهران (نمایندگی رشت) دوره‌ای طراحی کرده‌ایم که به‌صورت مهارت‌محور و پروژه‌محور، به مدیران، کارشناسان و علاقه‌مندان یاد می‌دهد چگونه هوش مصنوعی را به خدمت بگیرند. این دوره شامل:

• آموزش مفاهیم پایه‌ای و کاربردی AI

• کار با داده‌های واقعی در محیط Jupyter و پایتون

• تمرین‌های عملی، پروژه نهایی و منتورینگ تخصصی

• شناخت چالش‌ها و الزامات اخلاقی و حکمرانی داده

پیش نیاز شرکت در دوره

• آشنایی با کامپیوتر و اینترنت
  • توانایی کار با فایل‌ها، نصب نرم‌افزار، جستجو در اینترنت (ICDL)
• توانایی خواندن و درک متون ساده انگلیسی فنی
  • برای درک واژگان رایج در ابزارها و مستندات (AI)
• آشنایی مقدماتی با مفاهیم داده و نمودار
  • نیازی به دانش آمار پیشرفته نیست، فقط درک مفاهیم اولیه مانند میانگین، نمودار میله‌ای و …

اهداف آموزشي:

• آشنایی مفهومی و کاربردی با مفاهیم اصلی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• توانمندی در استفاده از زبان پایتون برای تحلیل داده‌ها و مصورسازی
• توانایی تشخیص فرصت‌های قابل اجرا برای پیاده‌سازی AI در سازمان
• شناخت ابزارها و الگوریتم‌های ساده و قابل پیاده‌سازی برای سازمان‌ها

روش تدریس:

• جلسات تئوری همراه با مثال‌های واقعی از سازمان‌های دولتی
• پیاده‌سازی گام‌به‌گام با پایتون در محیط Jupyter
• تمرین‌های عملی و پروژه پایانی در پایان دوره

اهداف آموزشي:

• آشنایی مفهومی و کاربردی با مفاهیم اصلی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• توانمندی در استفاده از زبان پایتون برای تحلیل داده‌ها و مصورسازی
• توانایی تشخیص فرصت‌های قابل اجرا برای پیاده‌سازی AI در سازمان
• شناخت ابزارها و الگوریتم‌های ساده و قابل پیاده‌سازی برای سازمان‌ها
• درک الزامات حکمرانی داده و اصول اخلاقی در پروژه‌های هوش مصنوعی

سرفصل دوره:

• مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی و آشنایی با کاربردهای واقعی
  • چیستی هوش مصنوعی به زبان ساده
  • تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • مروری بر تاریخچه و آینده هوش مصنوعی
  • کاربردهای روزمره در حمل‌ونقل، سلامت، خدمات عمومی و مالی
  • مشاهده و تحلیل چند ویدیو و مثال واقعی از کاربرد AI در سازمان‌های دولتی و خصوصی
• مقدمه‌ای بر داده و اهمیت آن در سیستم‌های هوشمند
  • انواع داده‌ها (ساخت‌یافته، نیمه‌ساخت‌یافته، غیرساخت‌یافته)
  • چرایی اهمیت داده برای هوش مصنوعی
  • منابع داده در سازمان‌ها (فرم‌ها، گزارشات، ایمیل، نظرسنجی‌ها)
  • بارگذاری یک فایل CSV ساده و مشاهده ساختار آن با Pandas
• آشنایی با پایتون به‌عنوان زبان پایه‌ی هوش مصنوعی
  • چرا پایتون در دنیای AI رایج است؟
  • نصب Jupyter Notebook و اجرای کد
  • متغیرها، لیست‌ها، شرط‌ها و حلقه‌ها
  • نوشتن اسکریپت ساده برای نمایش داده‌ها و رسم نمودار اولیه
• آشنایی با کتابخانه‌های مهم پایتون برای هوش مصنوعی
  • معرفی Pandas، NumPy، Matplotlib، scikit-learn
  • فراخوانی و توصیف آماری داده‌ها
  • بارگذاری داده‌ها و رسم نمودارهای آماری (میانگین، میانه، انحراف معیار)
• درک ساده الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • تفاوت یادگیری با نظارت و بدون نظارت
  • الگوریتم‌های ساده مانند Linear Regression و Decision Tree
  • پیاده‌سازی یک مدل ساده پیش‌بینی قیمت با استفاده از scikit-learn
• مدل‌سازی موضوعی ساده با LDA برای تحلیل نظرات مشتریان
  • چیستی تحلیل موضوعی (Topic Modeling)
  • معرفی LDA و کاربرد آن در تحلیل متن
  • استفاده از Gensim برای استخراج موضوعات از نظرات متنی ساده
• مصورسازی و تفسیر خروجی‌های هوش مصنوعی برای مدیران
  • معرفی ابزارهای مصورسازی در پایتون (Matplotlib و Seaborn)
  • رسم نمودارهای روند، پراکندگی و Heatmap برای خروجی مدل‌ها
  • تفسیر خروجی‌ها برای مخاطب غیرتخصصی
• چالش‌های پیاده‌سازی AI در سازمان‌ها و اصول بلوغ هوش مصنوعی
  • بلوغ هوش مصنوعی چیست و چرا مهم است؟
  • مدل‌های ارزیابی بلوغ سازمان در استفاده از AI
  • طراحی یک ماتریس ساده بلوغ سازمانی برای یک سازمان فرضی با استفاده از پایتون و Excel
• اصول حکمرانی هوش مصنوعی، اخلاق، شفافیت و مسئولیت‌پذیری
  • چرا AI اهمیت دارد؟
  • مثال‌هایی از سوءاستفاده یا انحراف در پروژه‌های AI
  • تحلیل یک سناریو اخلاقی در مورد استفاده از AI در استخدام یا خدمات عمومی
• طراحی نقشه راه کاربردی برای پیاده‌سازی AI در سازمان شما
  • مراحل پیاده‌سازی پروژه‌های AI (از ایده تا اجرا)
  • طراحی تیم، انتخاب ابزار، شروع با پروژه‌های کوچک
  • طراحی یک طرح پیشنهادی کاربردی AI برای سازمان محل کار هر شرکت‌کننده

 

اگر مدیر هستید یا مسئولیت تحول دیجیتال در سازمان‌تان را برعهده دارید، این دوره نقطه شروعی ایده‌آل برای ورود به دنیای هوش مصنوعی است.

 

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد آموزش کاربرد هوش مصنوعی برای مدیران و کاربرد آن در سازمان ها ، روزهای شنبه الی پنجشنبه ساعت 17:30-09:00 با شماره 01334310000 داخلی 107 تماس حاصل فرمایید.