Модуль 1: Основы теории и принципы искусственного интеллекта
1. Введение в искусственный интеллект: история, определения, основные понятия.
2. Основные подходы и методы искусственного интеллекта: символьный, статистический, гибридный.
3. Машинное обучение и его типы: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением.
4. Основные алгоритмы машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация.
5. Этические и социальные аспекты использования искусственного интеллекта.
Модуль 2: Инструменты и сервисы для работы с искусственным интеллектом без программирования
1. Обзор платформ и сервисов искусственного интеллекта для бизнеса и профессиональной деятельности.
2. Инструменты автоматизации и аналитики данных: Visary BI, Yandex Data Lens и др.
3. Сервисы машинного обучения и автоматизации процессов: Yandex DataSphere и др..
4. Введение в технологии no coding и low-coding: понятие, возможности, ограничения.
5. Практические задания по использованию инструментов без программирования для решения задач искусственного интеллекта (YandexGPT, GigaChat).
Модуль 3: Прикладные кейсы и задачи использования искусственного интеллекта
1. Применение искусственного интеллекта в различных сферах профессиональной деятельности: управление проекта, маркетинг, инженерия и управление производством и др.
2. Интерфейсы человек-машина на основе технологий искусственного интеллекта.
3. Кейсы успешной реализации проектов с использованием искусственного интеллекта.
4. Практические задачи по разработке и реализации проектов с применением полученных знаний и инструментов.
5. Анализ ошибок и проблем при применении искусственного интеллекта и способы их преодоления.