Более 1000 слушателей прошли курсы и получили сертификат!

Обучение от эксперта по себестоимости в формате вечерних вебинаров-практикумов или в видео-формате с практиками 

Распродажа!

Искусственный интеллект в бизнес-анализе — вебинары

Первоначальная цена составляла ₽30.000.Текущая цена: ₽16.000.

Искусственный интеллект перестал быть модным словом – он стал инструментом конкурентного преимущества. Но как понять, где именно AI принесёт пользу бизнесу, и как грамотно внедрить его в процессы?

Чтобы получить полный и комплексный ответ на этот вопрос, надо пройти достаточно длинный путь:

  • Определить возможности ML, LLM, GenAI и границы применимости AI.
  • Погрузиться в дисциплину промпт-инжиниринга и освоить системные промпты (промпты промптов).
  • Вникнуть в суть AI-агентов и мультиагентного взаимодействия, научиться использовать их для решения различных прикладных задач.
  • Понять, как использовать ИИ для формализации процессов и требований, формирования документации.
  • Разобраться с использованием ИИ в анализе данных.

И каждая из этих задач не просто разбирается на курсе, а исследуется именно с точки зрения бизнес-анализа и его специфики.

Добавьте к этому такие темы, как поиск инноваций и анализ трендов, генерацию кода, пользовательского интерфейса, бизнес-логики и тестов – и вот у вас в руках уже не просто модная игрушка под названием «AI», а полноценный инструмент, помогающий вам в работе.

Каждый модуль обучения содержит не только теоретическую часть, но и разбор кейсов или практические упражнения, где участники сразу пробуют инструменты AI на реальных задачах.

Даты курса 18.05-21.05

Продолжительность: 16 ак. часов
Время обучения: с 18:45 до 22:00 4 дня

Скидки действуют только для физических лиц, для юридических лиц оплата по счету. Вопросы по курсам можно по адресу koptelovak@yandex.ru

 

Описание

Цели курса

  • Дать участникам системное понимание возможностей искусственного интеллекта в бизнесе-анализе.
  • Сформировать навыки практического применения AI в бизнесе-анализе, чтобы переложить рутину на искусственный интеллект и посвятить себя более творческим задачам на благо бизнеса.

Целевая аудитория

  • Руководители, принимающие решения о внедрении AI.
  • Бизнес-аналитики, системные аналитики.
  • Консультанты, специалисты по бизнес-процессам.
  • Владельцы и менеджеры продуктов.
  • Проектные менеджеры.
  • IT- и data-эксперты, которые хотят расширить практические навыки специалистов по цифровой трансформации.

Приобретаемые знания

Участники курса получат знания в следующих областях:

  • применение AI в бизнес-анализе;
  • промпт-инжиниринг;
  • AI-агенты и мультиагентное взаимодействие;
  • ограничения в применении AI-агентов.

Участники курса научатся при помощи ИИ:

  • формализовывать процессы, формировать требования и спецификации;
  • создавать код, генерировать UI и бизнес-логику;
  • документировать ИТ-решения;
  • анализировать данные;
  • осуществлять поиск инноваций и анализ трендов.
План курса
Наименование тем и разделов
1 Определение применимости AI в процессах

  • AI-native-организация
  • Возможности ML, AI, LLM, GenAI
  • Типы решаемых задач, кейсы применения
  • Подход AI Opportunity Canvas
  • Методология выявления процессов для внедрения AI
  • Критерии выбора операций для внедрения AI
  • Бизнес-кейс и ROI
  • Финансовая оценка: TCO, NPV, «стоимость промедления»
  • Практикум: AI Opportunity Canvas – определение кейсов применения AI
2 Промпт-инжиниринг (Prompt Engineering)

  • Conversational AI
  • Обзор LLM (DeepSeek, GigaChat и т. д.)
  • Вопросы выбора LLM (соревнование LLM)
  • Параметры настройки LLM (температура и т. д.)
  • Виды промптов (роль, контекст, система)
  • Написание системных промптов (промпт промптов)
  • Примеры промптов для разных задач, библиотеки
  • Особенности работы с LLM
  • Практикум: написание и исполнение системных промптов
3 AI-агенты и мультиагентное взаимодействие

  • Понятие AI-агента
  • Виды AI-агентов
  • Инструменты для AI-агентов
  • Оценка уровня AI в агенте
  • Мультиагентное взаимодействие
  • Принципы мультиагентного взаимодействия
  • Демонстрация: практическая работа AI-агентов, инструменты, взаимодействие
4 Примеры AI-агентов (Data & Document AI)

  • Внешние сервисы для работы AI-агентов
  • Распознавание документов и изображений
  • Генерация изображений и видео
  • Чат-боты – помощники (понятие RAG) на базе Wiki
  • Генерация контента с помощью AI-агентов
  • Парсинг интернета с помощью инструментов
  • Ограничения в применении AI-агентов
  • Демонстрация: практическая работа AI-агентов, вызов внешних сервисов
5 Формализация процессов и требований с AI

  • Определение проблематики по процессу
  • Описание процессов и генерация моделей
  • Описание требований к ИТ
  • Особенности генерации графических моделей при определении требований и описании процессов
  • Генерация спецификаций
  • Практикум: генерация описания процессов, проблематики, требований к ИТ и предложений по улучшению
6 Создание кода и его документирование

  • Специализированные LLM для создания кода
  • Примеры создания формул в Excel
  • Примеры генерации пользовательского интерфейса
  • Примеры генерации бизнес-логики
  • Генерация тестов
  • Практикум: генерация формул Excel и кода с применением LLM
7 Документирование ИТ-решений

  • Формы документирования ИТ-решений
  • Примеры документирования кода
  • Написание инструкций пользователей
  • Практикум: генерация инструкций пользователя
8 Анализ данных с AI

  • Подготовка данных для анализа
  • Анализ данных в LLM
  • Реверс-инжиниринг описания данных
  • Process Mining, Task Mining
  • Predictive & Prescriptive Analytics: прогноз спроса
  • Паттерны применения LLM в анализе данных
  • Практикум: анализ данных с помощью LLM
9 Trend Scouting & Innovation Pipeline

  • Поиск инноваций и анализ трендов
  • Радар технологических новинок
  • Дизайн и проведение AI-воркшопов
  • Цикл: от идеи до прототипа (discovery → прототип → workshop → бизнес-кейс)
  • Практикум: поиск инноваций с помощью LLM