ИИ-эксперт в бизнес-практике
квалификация "ИИ-трансформация бизнес-процессов" от Международного Альянса Профессиональной Бизнес-элиты - IAPBE
Вас беспокоит, что будущее за технологиями, а искусственный интеллект (ИИ) может заменить человеческий труд?
Мы приглашаем вас на специальную встречу, которая изменит ваше представление о том, как ИИ может стать вашим союзником в работе, освобождая время для более важных задач.
Мы приглашаем вас на специальную встречу, которая изменит ваше представление о том, как ИИ может стать вашим союзником в работе, освобождая время для более важных задач.
Этот комплексный курс охватывает ключевые аспекты внедрения искусственного интеллекта в бизнес, от повседневного использования до глубокой трансформации бизнес-моделей. Участники получат практические навыки и теоретические знания по использованию ИИ для повышения производительности, оптимизации бизнес-процессов, разработки специализированных ИИ-агентов для бухгалтерии и юриспруденции, а также оценки этических аспектов и рисков.
Для кого:
- Бухгалтеров, стремящихся оптимизировать расчеты и рутинные задачи.
- Юристов, которые хотят повысить эффективность анализа документов и контрактов.
- Менеджеров, ищущих новые инструменты для организации и управления проектами.
ПОДРОБНЕЕ О ПРОГРАММЕ
Промовебинар:
Искусственный интеллект для вашего профессионального роста.
Знакомство со спикером и программой
Искусственный интеллект для вашего профессионального роста.
Знакомство со спикером и программой
Программа
После обучения участники смогут использовать ИИ для оптимизации бизнеса, разрабатывать специализированные ИИ-решения, анализировать бизнес-модели и создавать инновационные стратегии.
День 1-2: Основы ИИ и его применение в бизнесе
• Лекция:
-Определение ИИ и ключевые концепции
-История развития ИИ и современное состояние
-Обзор основных направлений ИИ: машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка
-Примеры успешного применения ИИ в бизнесе
• Практическое занятие:
-Анализ кейсов применения ИИ в различных отраслях
-Групповое обсуждение потенциальных применений ИИ в компаниях участников
• Домашнее задание: Подготовка презентации о потенциальном применении ИИ в выбранной отрасли
День 3: Основы работы с ИИ-ассистентами
• Лекция:
-Обзор популярных ИИ-ассистентов (GPT-4, DALL-E, Midjourney)
-Принципы работы и возможности современных ИИ-моделей
-Этические аспекты использования ИИ-ассистентов
• Практическое занятие:
-Знакомство с интерфейсом и функциональностью GPT-4
-Выполнение базовых задач с использованием ИИ-ассистента
• Домашнее задание: Разработка серии промптов для решения бизнес-задачи с помощью GPT-4
• Лекция:
-Определение ИИ и ключевые концепции
-История развития ИИ и современное состояние
-Обзор основных направлений ИИ: машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка
-Примеры успешного применения ИИ в бизнесе
• Практическое занятие:
-Анализ кейсов применения ИИ в различных отраслях
-Групповое обсуждение потенциальных применений ИИ в компаниях участников
• Домашнее задание: Подготовка презентации о потенциальном применении ИИ в выбранной отрасли
День 3: Основы работы с ИИ-ассистентами
• Лекция:
-Обзор популярных ИИ-ассистентов (GPT-4, DALL-E, Midjourney)
-Принципы работы и возможности современных ИИ-моделей
-Этические аспекты использования ИИ-ассистентов
• Практическое занятие:
-Знакомство с интерфейсом и функциональностью GPT-4
-Выполнение базовых задач с использованием ИИ-ассистента
• Домашнее задание: Разработка серии промптов для решения бизнес-задачи с помощью GPT-4
День 1-2: Использование ИИ для анализа данных и отчетности
• Лекция:
-Обзор инструментов ИИ для анализа данных
-Автоматизация сбора и обработки данных с помощью ИИ
-Визуализация данных с использованием ИИ-инструментов
• Практическое занятие:
-Работа с платформами автоматизированной аналитики (например, DataRobot, H2O.ai)
-Создание автоматизированных отчетов с использованием ИИ
• Домашнее задание: Подготовка аналитического отчета с использованием ИИ-инструментов
День 3: ИИ в управлении проектами и планировании
• Лекция:
-Обзор ИИ-инструментов для управления проектами
-Автоматизация рутинных задач проектного менеджера
-ИИ в прогнозировании и оптимизации ресурсов
• Практическое занятие:
-Работа с ИИ-ассистентом для создания проектных планов
-Автоматизация отчетности и коммуникации в проекте
• Домашнее задание: Разработка плана проекта с использованием ИИ-инструментов
• Лекция:
-Обзор инструментов ИИ для анализа данных
-Автоматизация сбора и обработки данных с помощью ИИ
-Визуализация данных с использованием ИИ-инструментов
• Практическое занятие:
-Работа с платформами автоматизированной аналитики (например, DataRobot, H2O.ai)
-Создание автоматизированных отчетов с использованием ИИ
• Домашнее задание: Подготовка аналитического отчета с использованием ИИ-инструментов
День 3: ИИ в управлении проектами и планировании
• Лекция:
-Обзор ИИ-инструментов для управления проектами
-Автоматизация рутинных задач проектного менеджера
-ИИ в прогнозировании и оптимизации ресурсов
• Практическое занятие:
-Работа с ИИ-ассистентом для создания проектных планов
-Автоматизация отчетности и коммуникации в проекте
• Домашнее задание: Разработка плана проекта с использованием ИИ-инструментов
День 1-2: Предиктивная аналитика с использованием ИИ
• Лекция:
-Обзор методов машинного обучения для прогнозирования
-Сбор и подготовка данных для предиктивных моделей
-Оценка качества и интерпретация результатов моделей
• Практическое занятие:
-Работа с инструментами для создания предиктивных моделей (например, scikit-learn, TensorFlow)
-Построение и оценка простой модели прогнозирования
• Домашнее задание: Разработка предиктивной модели для конкретного бизнес-сценария
День 3: Системы поддержки принятия решений на базе ИИ
• Лекция:
-Архитектура систем поддержки принятия решений
-Интеграция ИИ в процессы принятия решений
-Этические аспекты использования ИИ в критических решениях
• Практическое занятие:
-Проектирование системы поддержки принятия решений
-Разработка концептуальной модели системы с использованием ИИ
• Домашнее задание: Создание прототипа панели принятия решений с элементами ИИ
• Лекция:
-Обзор методов машинного обучения для прогнозирования
-Сбор и подготовка данных для предиктивных моделей
-Оценка качества и интерпретация результатов моделей
• Практическое занятие:
-Работа с инструментами для создания предиктивных моделей (например, scikit-learn, TensorFlow)
-Построение и оценка простой модели прогнозирования
• Домашнее задание: Разработка предиктивной модели для конкретного бизнес-сценария
День 3: Системы поддержки принятия решений на базе ИИ
• Лекция:
-Архитектура систем поддержки принятия решений
-Интеграция ИИ в процессы принятия решений
-Этические аспекты использования ИИ в критических решениях
• Практическое занятие:
-Проектирование системы поддержки принятия решений
-Разработка концептуальной модели системы с использованием ИИ
• Домашнее задание: Создание прототипа панели принятия решений с элементами ИИ
День 1-2: Роботизированная автоматизация процессов (RPA) и Интеллектуальная автоматизация процессов (IPA)
• Лекция:
-Определение и принципы работы RPA
-Концепция IPA как комбинации RPA, ИИ и ML
-Преимущества IPA над простым RPA
-Примеры успешного внедрения IPA в различных отраслях
• Практическое занятие:
-Обзор популярных платформ: UiPath, Blue Prism, Automation Anywhere
-Проектирование IPA-решения для конкретного бизнес-процесса
• Домашнее задание: Создание детального плана внедрения IPA для оптимизации конкретного бизнес-процесса
День 3: Цифровые двойники и Интернет вещей (IoT)
• Лекция :
-Концепции цифровых двойников и IoT
-Синергия цифровых двойников и IoT для оптимизации процессов
• Практическое занятие:
-Разработка концепции системы мониторинга на основе IoT и цифровых двойников
-Обсуждение методов анализа данных и принятия решений
• Домашнее задание: Создание прототипа панели мониторинга для выбранной системы
• Лекция:
-Определение и принципы работы RPA
-Концепция IPA как комбинации RPA, ИИ и ML
-Преимущества IPA над простым RPA
-Примеры успешного внедрения IPA в различных отраслях
• Практическое занятие:
-Обзор популярных платформ: UiPath, Blue Prism, Automation Anywhere
-Проектирование IPA-решения для конкретного бизнес-процесса
• Домашнее задание: Создание детального плана внедрения IPA для оптимизации конкретного бизнес-процесса
День 3: Цифровые двойники и Интернет вещей (IoT)
• Лекция :
-Концепции цифровых двойников и IoT
-Синергия цифровых двойников и IoT для оптимизации процессов
• Практическое занятие:
-Разработка концепции системы мониторинга на основе IoT и цифровых двойников
-Обсуждение методов анализа данных и принятия решений
• Домашнее задание: Создание прототипа панели мониторинга для выбранной системы
День 1-2: Работа с API ИИ-сервисов
• Лекция (2 часа):
-Обзор популярных ИИ API (например, OpenAI, Google Cloud AI, IBM Watson)
-Принципы интеграции ИИ-сервисов в существующие системы
-Безопасность и масштабирование при работе с ИИ API
• Практическое занятие:
-Настройка среды разработки для работы с API
-Создание простого приложения с использованием ИИ API
• Домашнее задание: Разработка прототипа бизнес-решения с использованием выбранного ИИ API
День 3: Интеграция ИИ-сервиса в существующий процесс
• Лекция:
-Методологии оценки готовности процесса к интеграции ИИ
-Планирование и управление проектами по внедрению ИИ
-Измерение эффективности ИИ-интеграции
• Практическое занятие:
-Выбор бизнес-процесса для интеграции ИИ
-Создание детального плана внедрения ИИ-решения
• Домашнее задание: Подготовка презентации плана интеграции ИИ для выбранного бизнес-процесса
• Лекция (2 часа):
-Обзор популярных ИИ API (например, OpenAI, Google Cloud AI, IBM Watson)
-Принципы интеграции ИИ-сервисов в существующие системы
-Безопасность и масштабирование при работе с ИИ API
• Практическое занятие:
-Настройка среды разработки для работы с API
-Создание простого приложения с использованием ИИ API
• Домашнее задание: Разработка прототипа бизнес-решения с использованием выбранного ИИ API
День 3: Интеграция ИИ-сервиса в существующий процесс
• Лекция:
-Методологии оценки готовности процесса к интеграции ИИ
-Планирование и управление проектами по внедрению ИИ
-Измерение эффективности ИИ-интеграции
• Практическое занятие:
-Выбор бизнес-процесса для интеграции ИИ
-Создание детального плана внедрения ИИ-решения
• Домашнее задание: Подготовка презентации плана интеграции ИИ для выбранного бизнес-процесса
День 1-2: Анализ влияния ИИ на бизнес-модели
• Лекция:
-Обзор классических и инновационных бизнес-моделей
-Анализ кейсов успешной трансформации с помощью ИИ
-Методы генерации инновационных идей с помощью ИИ
• Практическое занятие:
-Анализ текущей бизнес-модели реальной компании
-Сессия дизайн-мышления для создания новой ценностной пропозиции
• Домашнее задание: Подготовка предложений по трансформации бизнес-модели
День 3: Оценка рисков и потенциала новых бизнес-моделей
• Лекция:
-Методы оценки рисков и потенциала ИИ-трансформации
-SWOT-анализ, оценка рыночных, технологических и операционных рисков
• Практическое занятие:
-Проведение SWOT-анализа разработанной бизнес-модели
-Разработка карты рисков и финансовой модели
• Домашнее задание: Подготовка презентации с оценкой потенциала и рисков новой бизнес-модели
• Лекция:
-Обзор классических и инновационных бизнес-моделей
-Анализ кейсов успешной трансформации с помощью ИИ
-Методы генерации инновационных идей с помощью ИИ
• Практическое занятие:
-Анализ текущей бизнес-модели реальной компании
-Сессия дизайн-мышления для создания новой ценностной пропозиции
• Домашнее задание: Подготовка предложений по трансформации бизнес-модели
День 3: Оценка рисков и потенциала новых бизнес-моделей
• Лекция:
-Методы оценки рисков и потенциала ИИ-трансформации
-SWOT-анализ, оценка рыночных, технологических и операционных рисков
• Практическое занятие:
-Проведение SWOT-анализа разработанной бизнес-модели
-Разработка карты рисков и финансовой модели
• Домашнее задание: Подготовка презентации с оценкой потенциала и рисков новой бизнес-модели
День 1-2: Выявление процессов для оптимизации с помощью ИИ
• Лекция:
-Методологии анализа и оптимизации бизнес-процессов
-Критерии выбора процессов для автоматизации и оптимизации с помощью ИИ
• Практическое занятие:
-Мапирование ключевых бизнес-процессов
-Выявление потенциальных областей для оптимизации с помощью ИИ
• Домашнее задание: Подготовка отчета с анализом бизнес-процессов и рекомендациями по внедрению ИИ
День 3: Составление карты процессов для ИИ-оптимизации
• Лекция:
-Техники визуализации бизнес-процессов
-Выявление точек интеграции ИИ в процессы
• Практическое занятие :
-Разработка детальной карты выбранного бизнес-процесса
-Определение потенциальных точек внедрения ИИ
• Домашнее задание: Финализация карты процессов с планом ИИ-оптимизации
• Лекция:
-Методологии анализа и оптимизации бизнес-процессов
-Критерии выбора процессов для автоматизации и оптимизации с помощью ИИ
• Практическое занятие:
-Мапирование ключевых бизнес-процессов
-Выявление потенциальных областей для оптимизации с помощью ИИ
• Домашнее задание: Подготовка отчета с анализом бизнес-процессов и рекомендациями по внедрению ИИ
День 3: Составление карты процессов для ИИ-оптимизации
• Лекция:
-Техники визуализации бизнес-процессов
-Выявление точек интеграции ИИ в процессы
• Практическое занятие :
-Разработка детальной карты выбранного бизнес-процесса
-Определение потенциальных точек внедрения ИИ
• Домашнее задание: Финализация карты процессов с планом ИИ-оптимизации
День 1-2: Разработка стратегии внедрения ИИ
• Лекция:
-Ключевые этапы разработки стратегии цифровой трансформации
-Методы оценки готовности организации к внедрению ИИ
-Создание дорожной карты внедрения
• Практическое занятие:
-Проведение анализа готовности к внедрению ИИ
-Создание дорожной карты внедрения на 3-5 лет
• Домашнее задание: Доработка стратегии и подготовка презентации
День 3: Управление изменениями при внедрении ИИ
• Лекция:
-Модели управления изменениями (Коттера, ADKAR и другие)
-Преодоление сопротивления изменениям и развитие цифровой культуры
• Практическое занятие:
-Создание плана коммуникации для внедрения ИИ
-Разработка программы обучения и развития персонала
• Домашнее задание: Подготовка детального плана управления изменениями
День 4: Этические и социальные аспекты внедрения ИИ
• Лекция:
-Обзор ключевых этических проблем, связанных с ИИ и автоматизацией
-Нормативно-правовое регулирование в сфере ИИ и защиты данных
• Практическое занятие:
-Создание этического кодекса для внедрения ИИ
-Проведение оценки социального влияния автоматизации
• Домашнее задание: Финализация этического кодекса и плана социальной ответственности
• Лекция:
-Ключевые этапы разработки стратегии цифровой трансформации
-Методы оценки готовности организации к внедрению ИИ
-Создание дорожной карты внедрения
• Практическое занятие:
-Проведение анализа готовности к внедрению ИИ
-Создание дорожной карты внедрения на 3-5 лет
• Домашнее задание: Доработка стратегии и подготовка презентации
День 3: Управление изменениями при внедрении ИИ
• Лекция:
-Модели управления изменениями (Коттера, ADKAR и другие)
-Преодоление сопротивления изменениям и развитие цифровой культуры
• Практическое занятие:
-Создание плана коммуникации для внедрения ИИ
-Разработка программы обучения и развития персонала
• Домашнее задание: Подготовка детального плана управления изменениями
День 4: Этические и социальные аспекты внедрения ИИ
• Лекция:
-Обзор ключевых этических проблем, связанных с ИИ и автоматизацией
-Нормативно-правовое регулирование в сфере ИИ и защиты данных
• Практическое занятие:
-Создание этического кодекса для внедрения ИИ
-Проведение оценки социального влияния автоматизации
• Домашнее задание: Финализация этического кодекса и плана социальной ответственности
Модуль 1: Основные Сферы применения ИИ в Бухгалтерском Учете
Блок 1: Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ:
• Обработка первичных документов, их автоматическое распознавание, извлечение данных и классификация, а также проверка на соответствие установленным нормам.
• Сопоставление банковских выписок, выявление ошибок, обеспечение точности финансовой отчетности и оптимизация учетных процессов.
• Составление отчетности и обеспечение ее точности и корректности создание надежной базы для принятия решений.
Блок 2: Анализ данных и предвидение:
• Выявление аномалий, ошибок и мошенничества в данных.
• Прогнозирование и предсказание будущих финансовых результатов.
• Оптимизация налогов налогов с помощью анализа сценариев.
Блок 3: Повышение эффективности работы бухгалтера:
• Персонализация работы бухгалтера
• Чат-боты и виртуальные помощники.
• Персонализация обучения с ИИ для повышения квалификации бухгалтеров.
Модуль 2: Практические инструменты и платформы ИИ
• Обзор популярных инструментов ИИ, связанных с Excel или на его базе: Excel с функциями ИИ, Google Sheets, Tableau, Power BI.
• Платформы для разработки моделей ИИ: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
• Интеграция ИИ в бухгалтерские системы и добавление модулей ИИ к уже существующим бухгалтерским системам: ERP, CRM и другие.
• Обзор уже существующих в мире лучших инструментов ИИ для бухгалтерского учета: от алгоритмов до точных бухгалтерских книг
Модуль 3: Использование ИИ для повышения эффективности и для принятия решений
• Прогнозирование финансовых показателей.
• Оптимизация налоговых платежей.
• Оценка рисков.
• Оптимизация расходов.
• ИИ в управлении дебиторской и кредиторской задолженностью.
Модуль 4: Этические аспекты ИИ в бухгалтерии
• Прозрачность и объясняемость моделей ИИ.
• Регулятивные рамки для ИИ, которые требуют прозрачности моделей.
• Безопасность данных и конфиденциальность.
• Ответственность за решения, принятые ИИ.
Модуль 5: Риски внедрения ИИ в бухгалтерии
• Стоимость внедрения ИИ и ее обоснование.
• Сопротивление изменениям со стороны работников.
• Необходимость в повышении квалификации бухгалтера в направлении диджитализации
• Риск от абсолютной автоматизации и зависимости от технологий
Практические задания
• Обработка первичных документов: ИИ способен автоматически распознавать и классифицировать различные документы (счета, чеки, накладные), извлекать из них необходимую информацию и заносить ее в учетную систему.
• Сопоставление банковских выписок: ИИ может автоматически сопоставлять банковские выписки с внутренними данными, выявлять расхождения и предлагать варианты их устранения.
• Составление отчетности: ИИ может автоматизировать процесс составления первичной бухгалтерской отчетности, сверки данных и подготовки налоговых деклараций.
• ИИ в автоматизации дебиторской и кредиторской задолженности: ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как: отправка напоминаний об оплате, формирование отчетов о задолженности, анализ причин задержек платежей, классификация клиентов по уровню риска.
• Разработка чат-бота для ответов на типичные вопросы бухгалтера.
Блок 1: Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ:
• Обработка первичных документов, их автоматическое распознавание, извлечение данных и классификация, а также проверка на соответствие установленным нормам.
• Сопоставление банковских выписок, выявление ошибок, обеспечение точности финансовой отчетности и оптимизация учетных процессов.
• Составление отчетности и обеспечение ее точности и корректности создание надежной базы для принятия решений.
Блок 2: Анализ данных и предвидение:
• Выявление аномалий, ошибок и мошенничества в данных.
• Прогнозирование и предсказание будущих финансовых результатов.
• Оптимизация налогов налогов с помощью анализа сценариев.
Блок 3: Повышение эффективности работы бухгалтера:
• Персонализация работы бухгалтера
• Чат-боты и виртуальные помощники.
• Персонализация обучения с ИИ для повышения квалификации бухгалтеров.
Модуль 2: Практические инструменты и платформы ИИ
• Обзор популярных инструментов ИИ, связанных с Excel или на его базе: Excel с функциями ИИ, Google Sheets, Tableau, Power BI.
• Платформы для разработки моделей ИИ: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
• Интеграция ИИ в бухгалтерские системы и добавление модулей ИИ к уже существующим бухгалтерским системам: ERP, CRM и другие.
• Обзор уже существующих в мире лучших инструментов ИИ для бухгалтерского учета: от алгоритмов до точных бухгалтерских книг
Модуль 3: Использование ИИ для повышения эффективности и для принятия решений
• Прогнозирование финансовых показателей.
• Оптимизация налоговых платежей.
• Оценка рисков.
• Оптимизация расходов.
• ИИ в управлении дебиторской и кредиторской задолженностью.
Модуль 4: Этические аспекты ИИ в бухгалтерии
• Прозрачность и объясняемость моделей ИИ.
• Регулятивные рамки для ИИ, которые требуют прозрачности моделей.
• Безопасность данных и конфиденциальность.
• Ответственность за решения, принятые ИИ.
Модуль 5: Риски внедрения ИИ в бухгалтерии
• Стоимость внедрения ИИ и ее обоснование.
• Сопротивление изменениям со стороны работников.
• Необходимость в повышении квалификации бухгалтера в направлении диджитализации
• Риск от абсолютной автоматизации и зависимости от технологий
Практические задания
• Обработка первичных документов: ИИ способен автоматически распознавать и классифицировать различные документы (счета, чеки, накладные), извлекать из них необходимую информацию и заносить ее в учетную систему.
• Сопоставление банковских выписок: ИИ может автоматически сопоставлять банковские выписки с внутренними данными, выявлять расхождения и предлагать варианты их устранения.
• Составление отчетности: ИИ может автоматизировать процесс составления первичной бухгалтерской отчетности, сверки данных и подготовки налоговых деклараций.
• ИИ в автоматизации дебиторской и кредиторской задолженности: ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как: отправка напоминаний об оплате, формирование отчетов о задолженности, анализ причин задержек платежей, классификация клиентов по уровню риска.
• Разработка чат-бота для ответов на типичные вопросы бухгалтера.
Этап 1: Определение проекта и планирование
• Выбор темы проекта, связанной с внедрением ИИ в бизнес
• Формирование команды (если применимо)
• Разработка плана проекта и определение ключевых этапов
Этап 2: Анализ и исследование
• Проведение исследования рынка и анализ существующих решений
• Определение требований и ограничений проекта
• Выбор подходящих ИИ-технологий и инструментов
Этап 3: Разработка концепции и прототипирование
• Разработка концептуальной модели ИИ-решения
• Создание прототипа или макета решения
• Проведение первичного тестирования и итерации
Этап 4: Оценка эффективности и рисков
• Разработка методологии оценки эффективности ИИ-решения
• Проведение анализа рисков и разработка стратегий их митигации
• Оценка экономической эффективности и потенциала масштабирования
Этап 5: Подготовка презентации и документации
• Создание презентации проекта
• Подготовка сопроводительной документации (техническое описание, план внедрения)
• Репетиция презентации
Финальная презентация проектов и обратная связь
• Презентация проектов перед экспертной комиссией
• Получение обратной связи и рекомендаций по дальнейшему развитию проекта
• Выбор темы проекта, связанной с внедрением ИИ в бизнес
• Формирование команды (если применимо)
• Разработка плана проекта и определение ключевых этапов
Этап 2: Анализ и исследование
• Проведение исследования рынка и анализ существующих решений
• Определение требований и ограничений проекта
• Выбор подходящих ИИ-технологий и инструментов
Этап 3: Разработка концепции и прототипирование
• Разработка концептуальной модели ИИ-решения
• Создание прототипа или макета решения
• Проведение первичного тестирования и итерации
Этап 4: Оценка эффективности и рисков
• Разработка методологии оценки эффективности ИИ-решения
• Проведение анализа рисков и разработка стратегий их митигации
• Оценка экономической эффективности и потенциала масштабирования
Этап 5: Подготовка презентации и документации
• Создание презентации проекта
• Подготовка сопроводительной документации (техническое описание, план внедрения)
• Репетиция презентации
Финальная презентация проектов и обратная связь
• Презентация проектов перед экспертной комиссией
• Получение обратной связи и рекомендаций по дальнейшему развитию проекта
Образец международного документа по британской программе «ИИ-эксперт в бизнес-практике» IAPBE
Спикеры
- Иван Цуркан
Управляющий партнер компании CROWE TURCAN MIKHAILENKO S.R.L
Опытный юрист с обширным опытом в различных юридических областях
Свою карьеру начал в 2009 году, работая в Brodsky Uskov Looper Reed & Partners, и с тех пор занимал важные должности в престижных учреждениях.
- Татьяна Гончаренко
Владелец группы компаний "The Owners"
Владелец "Социальный консалтинг "Параграф" с 2012 года
Директор по развитию бизнеса European Profiles
PR expert team lead Проекта по деинституализации
Более 11 лет опыта в управлении сообществами, построении инновационных команд, стратегическом консалтинге.
JCI Ukraine National president 2016
Фандрайзер ряда благотворительных тематических и национальных проектов
Инвестиционная экспертка, CEO Founders League Investment office
Член наблюдательного совета Zezman holding, советник CEO
- Антон Спиридонов
Кандидат PHD по компьютерным наукам
Возглавляет диджитал практику в команде Crowe, которая занимается поддержкой и диджитал трансформацией, включая реализацию автоматизации АИ в бизнес.
CO-Founder компании GoodWIll biz/Координирует внедрение технологий гиперавтоматизации, в том числе, и систем с элементами AI
Стоимость
3 820 000 cум
120 фунтов
после обучения есть возможность сдать международный экзамен и получить британский диплом IAPBE
Cтать учасником программы
Заполните форму и с вами свяжется специалист для уточнения всех деталей