4ITCZV004 — AI pro lídry

O předmětu

Kurz poskytuje lídrům (produktovým a projektovým manažerům, konzultantům, business-analytikům, HR, marketingovým a dalším manažerům) komplexní přehled o umělé inteligenci (AI) coby transformační technologii, kterou mohou využít k inovaci produktů, optimalizaci interních procesů a vytváření nové hodnoty pro zákazníky. Zahrnuje strategické, technické a etické aspekty AI a připravuje účastníky na vedení AI iniciativ ve firmách.

Co se naučíš

1. Vysvětlit klíčové koncepty a algoritmy AI (ML, DL, NLP, CV) a jejich využití v praxi. 2. Identifikovat příležitosti pro AI ve vlastní organizaci a definovat strategické cíle a metriky úspěchu AI projektů. 3. Vytvořit a spravovat roadmapu AI projektu v souladu s metodikou Agile a principy change-managementu. 4. Vybrat vhodné nástroje a platformy pro implementaci AI a řídit spolupráci s datovými vědci a vývojáři. 5. Posoudit etické, právní a bezpečnostní aspekty AI, včetně GDPR a EU AI Act. 6. Vyhodnotit návratnost investic, KPI a obchodní dopad AI projektů. 7. Prezentovat AI řešení relevantním stakeholderům a obhájit jejich přínosy.

Obsah předmětu

Blok 1: Úvod do AI a průmyslové aplikace (Definice AI, přehled ML/DL/NLP/CV; historie a současné trendy; příklady z praxe; týmová tvorba konceptu AI projektu). Typy ML, příprava dat (Učení s učitelem/bez učitele/posilované; regresní, klasifikační a shlukovací modely; data – sběr, čištění, příprava; hands-on: jednoduchý ML model). Blok 2: AI ve firmě (AI jako součást produktů, služeb i interních procesů; změna kultury; stavba AI týmu; týmová tvorba projektového plánu). Návrh AI projektů, roadmapa, metriky (Identifikace use-casů, definice cílů a KPI; integrace do Agile; workshop: tvorba roadmapy). Blok 3: AI nástroje a data analytics (Business analýza dat; trend identifikace; AI podpora rozhodování; hands-on s analytickými nástroji). AI v marketingu a commerce (Personalizace, prediktivní modely, chatboty; prototyp AI aplikace pro marketing/obchod). Blok 4: Generativní AI a nové trendy (Gen AI (LLM, multimodální modely), edge AI, federované učení; workshop: aplikace Gen AI do projektu). Implementace AI, nástroje, iterace (Výběr platformy (AWS SageMaker, Azure ML etc.); CI/CD pro modely; týmová iterace řešení). Blok 5: Etika, legislativa, bezpečnost AI (Bias, fairness, privacy; regulace (GDPR, AI Act, DIA katalog); případové studie). Hodnocení projektů a ROI (KPI, metriky úspěchu, cost/benefit analýza; plán post-implementačního hodnocení). Blok 6: Finalizace projektů (Testování, validace, business impact). Prezentace a evaluace (Veřejná prezentace, peer review, závěrečná reflexe).