الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات لقادة الابتكار هو ممارسة حوكمة بيانات المنظمة وتطبيق الذكاء الاصطناعي عليها لتستند الخطط والتوقعات والمبادرات الجديدة إلى أدلة موثوقة. تمتد هذه الدورة 5 أيام، وهي موجهة إلى المديرين وقادة الفرق الذين يوجهون التخطيط أو الابتكار، وتنتهي بخطة لإدارة البيانات مرتبطة بحالة استخدام واحدة للذكاء الاصطناعي مع خطة عمل لوحدة المشارك.
مقدمة
تستند الدورة إلى ثلاثة أطر. دورة حياة البيانات تتبع البيانات من الجمع والدمج إلى التخزين والاستخدام ثم الأرشفة، وتبين مواضع ضوابط الحوكمة والجودة. والعائلات الثلاث لتعلم الآلة، أي التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز، تصف نوع السؤال الذي يجيب عنه كل نموذج. ومبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول في العدالة والشفافية والمساءلة تضع حدود استخدام النماذج. المستوى تطبيقي للقادة: تفسر النماذج وتطلب ولا تبرمج. ويعتمد التدريس على دراسات الحالة وورش قصيرة وتمرين لبناء الخطة على مراحل.
أهداف الدورة
- تعريف دورة حياة البيانات وحوكمة البيانات وجودة البيانات وبيان أهمية كل منها للخطط المدعومة بالذكاء الاصطناعي
- التمييز بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز واختيار العائلة المناسبة لسؤال العمل
- المقارنة بين قواعد البيانات ومستودعات البيانات والتخزين السحابي واختيار الخيار المناسب لحاجة بيانات معينة
- تطبيق التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي ومؤشرات الأداء وتحليل السيناريوهات على خطة ابتكار أو خطة أعمال
- تفسير مخاطر التحيز والشفافية والمساءلة في نظام ذكاء اصطناعي وتبرير الضمانات التي يجب أن يطلبها القائد
- تطبيق نموذج خطة إدارة البيانات على حالة استخدام واحدة للذكاء الاصطناعي في وحدة المشارك
الفئة المستهدفة
- مديرو الاستراتيجية والتخطيط، وعليهم تحديد التوقعات والسيناريوهات التي يمكن أن تعتمد على مخرجات الذكاء الاصطناعي
- قادة الابتكار والتحول، وعليهم اختيار حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الأجدر بالتمويل أولا
- رؤساء الإدارات المالكون للبيانات التشغيلية، وعليهم الحكم على صلاحية جودتها للتحليل
- مديرو المشاريع والمنتجات الذين يطلبون أعمال الذكاء الاصطناعي، وعليهم تحديد النطاق واحتياجات البيانات ومقاييس النجاح
- مديرو الامتثال والمخاطر، وعليهم تقييم مدى استيفاء الاستخدام المقترح للذكاء الاصطناعي لتوقعات الأمن والأخلاقيات
محاور الدورة
اليوم 1: أسس الذكاء الاصطناعي والبيانات والابتكار
- إدارة البيانات مقابل حوكمة البيانات: التعامل اليومي مقارنة بحقوق القرار والسياسات
- نظرة على ابتكارات الذكاء الاصطناعي: التعريفات وتطبيقات الأعمال وأحدث التطورات ودراسات الحالة
- دورة حياة البيانات: مراحل الجمع والتخزين والاستخدام والمشاركة والأرشفة
- أبعاد جودة البيانات: الدقة والاكتمال والحداثة والاتساق لأغراض التحليل
- جلسة تحديات الدمج: رسم العوائق والفرص أمام البيانات والذكاء الاصطناعي
اليوم 2: عائلات تعلم الآلة وأنواع النماذج
- التعلم الخاضع للإشراف مقابل غير الخاضع للإشراف مقابل التعلم المعزز: بيانات معلمة وغير معلمة ومكافآت
- أساسيات التعلم العميق: الشبكات العصبية وبنيتها متعددة الطبقات
- الشبكات الالتفافية والشبكات المتكررة: شبكات موجهة للصور مقارنة بشبكات موجهة للتسلسلات
- ورشة التحليل التنبؤي: صياغة نموذج تنبؤ بسيط واختباره
- حالات التقنيات المتقدمة: تطبيقات النماذج في تخطيط الأعمال والابتكار
اليوم 3: القرارات المبنية على البيانات والتخطيط المدعوم بالذكاء الاصطناعي
- القرارات الحدسية مقابل القرارات المبنية على الأدلة: أين تغير مخرجات الذكاء الاصطناعي خيارات القيادة
- خطة إدارة البيانات: الغرض والمالكون والمصادر والمعايير وقواعد الوصول
- مؤشرات أداء التخطيط: اختيار مقاييس تظهر تقدم الابتكار ونتائج الأعمال
- التنبؤ بالاتجاهات وتحليل السيناريوهات: اختبار الخطط أمام مستقبلات بديلة
- نقاش الدروس المستفادة: نجاحات الاستراتيجيات المبنية على البيانات وإخفاقاتها
اليوم 4: جمع البيانات وتخزينها وتأمينها
- قواعد البيانات مقابل مستودعات البيانات مقابل التخزين السحابي: الملاءمة للمعاملات والتقارير والتوسع
- جمع البيانات وتنقيتها: تجميع السجلات من المصادر وتصحيحها وتوحيدها
- دمج البيانات: ربط المصادر بمفاتيح مشتركة وبيانات مرجعية
- أمن البيانات والامتثال: ضوابط الوصول والتشفير والمعايير المعترف بها
- ورشة إطار بيانات الابتكار: تصميم الأدوار والتدفقات والضوابط لوحدة واحدة
اليوم 5: تطبيق الذكاء الاصطناعي المسؤول وتخطيط حالة الاستخدام
- التحيز مقابل الخطأ: الظلم المنهجي مقارنة بأخطاء النموذج العشوائية
- الشفافية والمساءلة والأدوار المستقبلية: ملكية القرار ومديرو منتجات الذكاء الاصطناعي والبيانات
- تمرين مراجعة الذكاء الاصطناعي المسؤول: تطبيق فحوص التحيز والشفافية على حالة استخدام
- اختيار حالة الاستخدام: تطبيق خيارات جودة البيانات وعائلة النموذج ومؤشرات الأداء معا
- خطة إدارة البيانات وخطة العمل: استكمال حالة استخدام الذكاء الاصطناعي لوحدة واحدة
المهارات التي ستكتسبها
- أساسيات حوكمة البيانات
- تقييم جودة البيانات
- اختيار نماذج تعلم الآلة
- التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي
- تحليل السيناريوهات
- اختيار حلول تخزين البيانات
- مراجعة الذكاء الاصطناعي المسؤول
لماذا تحضر هذه الدورة
- من التخطيط بالحدس والتقارير الجزئية إلى توقعات وسيناريوهات مبنية على بيانات خاضعة للحوكمة
- من سماع مصطلحات الذكاء الاصطناعي بلا دقة إلى الاختيار بين عائلات النماذج لسؤال محدد
- من بيانات متفرقة بين الأنظمة إلى إطار للمالكين والتدفقات والضوابط لوحدة واحدة
- من اهتمام بالذكاء الاصطناعي دون نقطة بداية إلى خطة لإدارة البيانات وخطة عمل لحالة استخدام واحدة
الخاتمة
قيادة الابتكار بالذكاء الاصطناعي تعتمد على بيانات لها مالك واضح وموثوقة ومحمية قبل تدريب أي نموذج عليها. وتوضح الدورة ثلاثة فروق: إدارة البيانات مقابل حوكمتها، والتعلم الخاضع للإشراف مقابل غير الخاضع للإشراف والمعزز، والتحيز مقابل الخطأ العادي في النموذج. وفي خمسة أيام تناسب المديرين الذين يضعون الخطط أو يرعون المبادرات الجديدة ويحتاجون إلى أساس موجز لطلب أعمال الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، بدلا من سلسلة الورش الأطول في دورة موسعة.
الأسئلة الشائعة عن الدورة
ما الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات لقادة الابتكار؟
هو ممارسة قيادية لحوكمة بيانات المنظمة والحفاظ على جودتها للتحليل وتطبيق الذكاء الاصطناعي على قرارات التخطيط والابتكار، مع إدارة التحيز والأمن والمساءلة.
ما الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف في الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات؟
التعلم الخاضع للإشراف يدرب النموذج على أمثلة معروفة الإجابة، مثل المبيعات السابقة، للتنبؤ بحالات جديدة. أما غير الخاضع للإشراف فيكتشف أنماطا في بيانات بلا إجابات معروفة، مثل شرائح العملاء، ليفسرها القادة.
ما الأطر التي تتبعها دورة الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات لقادة الابتكار؟
تتبع الدورة دورة حياة البيانات للحوكمة والجودة، والعائلات الثلاث لتعلم الآلة لاختيار النموذج، ومبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول في العدالة والشفافية والمساءلة للضمانات.
هل تناسب دورة الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات لقادة الابتكار مدير الاستراتيجية؟
نعم. يتعلم مديرو الاستراتيجية متى يمكن الوثوق بتوقعات الذكاء الاصطناعي وسيناريوهاته، وما البيانات التي تحتاجها الخطة، وكيف تحدد مؤشرات أداء الابتكار، دون الحاجة إلى البرمجة.
ماذا ينتج المشاركون في دورة الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات لقادة الابتكار؟
ينتج المشاركون خطة لإدارة البيانات لحالة استخدام واحدة للذكاء الاصطناعي في وحدتهم تغطي المالكين والمصادر وفحوص الجودة والتخزين والضمانات، مع خطة عمل لإدخالها.
الدورة التدريبية: الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات لقادة الابتكار
طلب اتصال ؟
