ПОИСК
Быстрый заказ
ОЦЕНКА КУРСАобщая оценка курса:оценка преподавателя: Хочу скидку |
Программа предоставляет уникальную возможность познакомиться с инновационными методами и инструментами, которые позволят улучшить рабочие процессы, повысить продуктивность команд и достичь выдающихся результатов в проектах.
В ходе обучения участники рассмотрят, как искусственный интеллект может трансформировать традиционные подходы к управлению проектами — от планирования и контроля до анализа рисков и распределения ресурсов.
Выберите форму обучения,
чтобы увидеть актуальные даты:
РАСПИСАНИЕ ЗАНЯТИЙ
|
|||||||||||||||||||||||||
Бауманская
После изучения курса вы сможете
- подбирать и применять наиболее подходящие инструменты искусственного интеллекта для определённой задачи;
- использовать инструменты искусственного интеллекта для автоматизации повседневных задач и улучшения качества анализа данных;
- способность предвидеть потенциальные проблемы и быстро реагировать на изменения.
Содержание курса
Модуль 1. Введение в искусственный интеллект
- Что такое искусственный интеллект? Определение и основные типы ИИ.
- Машинное обучение, глубокое обучение и их отличия.
- Примеры использования ИИ в бизнесе и управлении проектами.
- Преимущества и ограничения ИИ.
Модуль 2. ИИ и управление проектами
- Как ИИ влияет на ключевые области PMBOK (время, стоимость, качество, риски, ресурсы).
- Роль ИИ в автоматизации рутинных задач проектного менеджмента.
- Сценарии использования ИИ для улучшения принятия решений.
- Кейсы успешного внедрения ИИ в IT-проектах.
Модуль 3. Инструменты и технологии ИИ для проектного менеджмента
- Обзор популярных инструментов для анализа данных и прогнозирования (например, Tableau, Power BI, Jira AI, Asana AI).
- Инструменты для автоматизации планирования и управления задачами.
- Примеры использования API и готовых решений для интеграции ИИ в существующие системы управления проектами.
- Основы работы с облачными сервисами.
Модуль 4. Анализ данных и принятие решений
- Основы машинного обучения для анализа данных проектов.
- Как использовать ИИ для прогнозирования сроков, бюджетов и рисков.
- Создание дашбордов и визуализация данных для мониторинга проектов.
- Примеры использования алгоритмов для анализа производительности команды.
Модуль 5. Управление рисками с помощью ИИ
- Автоматическая идентификация рисков на основе исторических данных.
- Оценка вероятности и воздействия рисков с помощью ИИ.
- Разработка стратегий снижения рисков на основе рекомендаций ИИ.
- Интеграция систем управления рисками с ИИ-решениями.
Модуль 6. Оптимизация ресурсов и распределение задач
- Анализ загрузки сотрудников и оптимизация распределения задач.
- Прогнозирование потребности в ресурсах на разных этапах проекта.
- Автоматическое назначение задач на основе навыков и доступности ресурсов.
- Использование ИИ для предотвращения перегрузки команды.
Модуль 7. Управление качеством с помощью ИИ
- Автоматическое тестирование и анализ кода.
- Мониторинг показателей качества (KPI) с помощью ИИ.
- Выявление дефектов на ранних этапах разработки.
- Использование ИИ для повышения удовлетворенности клиентов.
Слушатели
- Product и Project менеджеры;
- аналитики;
- специалисты проектного офиса.