Курс Менеджмент ИИ-проектов

Вендор:

Авторский курс

Направление:

ИИ, управление проектами

Продукт:

Код курса:

AI_Project

Длительность:

40 ак. часов

Стоимость:

5940 BYN _{^{с НДС 20%}}

Программа для руководителей проектов и менеджеров, которые запускают или планируют запускать проекты с применением искусственного интеллекта. Слушатели разберутся, чем ИИ-проекты отличаются от классических ИТ-проектов, и научатся управлять полным жизненным циклом таких проектов. Курс построен на реальных кейсах и экспертизе: участники сформируют пакет проектной документации, освоят управление рисками ИИ-проектов и научатся применять генеративный ИИ для автоматизации своей работы.

Целевая аудитория

Руководители проектов, продуктовые менеджеры, тимлиды и руководители подразделений, которые управляют или готовятся управлять ИИ-проектами.

Курс также будет полезен ИТ-директорам и бизнес-заказчикам, принимающим решения о запуске ИИ-инициатив.

Предварительные требования

Опыт в управлении проектами или понимание основ проектного менеджмента.
Знакомство с базовыми ИТ-процессами.

Приобретаемые знания и навыки

По окончании курса слушатели смогут:

Оценивать целесообразность применения ИИ для решения бизнес-задач
Отличать специфику ИИ-проектов от классических ИТ-проектов и выбирать подходящую методологию управления
Управлять полным жизненным циклом ИИ-проекта
Формировать пакет проектной документации для ИИ-проекта
Связывать бизнес-KPI с ML-метриками и выстраивать систему контроля результатов
Собирать проектную команду с учётом ключевых ролей
Управлять рисками ИИ-проектов
Применять генеративный ИИ для автоматизации рутинных задач руководителя проекта

Программа курса

Модуль 1. Введение в ИИ

Что такое ИИ: история и ключевые понятия
Обзор технологий ИИ
Применение ИИ в бизнесе сегодня
Практическое задание: определение задач бизнеса, которые можно решить с помощью ИИ
Результат: базовое понимание ИИ и список идей по автоматизации процессов на базе ИИ.

Модуль 2. Особенности ИИ-проектов. Основные методики управления

Треугольник «срок — бюджет — качество» и четвёртое измерение ИИ-проекта: качество входных данных
Чёткие рамки классического проекта vs итеративное движение к результату в ИИ-проекте
ML-модели и LLM-модели: разность подходов, преимущества и недостатки
Высокая неопределённость: эксперименты, PoC и метрики промежуточных шагов
Непрерывный мониторинг: дообучение моделей и адаптация пользователей после вывода в эксплуатацию
Динамичность ИИ-проектов и проблема оценки эффективности
Методологии управления проектами: эффективность разных подходов на разных этапах
Практика: разбор блока на конкретных процессах
Результат: понимание отличий ИТ-проектов от ИИ-проектов. Наиболее эффективные методики управления ИИ-проектами (Agile: Scrum, Lean, Kanban и т.д., Dual Track Agile).

Модуль 3. Предмет проекта

«Нельзя автоматизировать хаос»: анализ → регламентация → реализация
Оценка состояния бизнес-процесса: ключевые метрики, анализ, оптимизация
Практика: разбор блока на конкретных процессах (2 часа)
Результат: понимание целесообразности запуска ИИ-проекта.

Модуль 4. Жизненный цикл проекта (по методологии PMI)

Инициация:
Пакет документов стадии инициации
Устав ИИ-проекта: анализ применимости ИИ к задаче, обзор рынка и лучших практик
Метрики эффективности: связь KPI проекта и ML-метрик
Портрет проектной команды: ключевые роли (ML-инженер, Data Scientist и др.) и работа с ними
Планирование:
Пакет документов стадии планирования
Новые этапы в план-графике: подготовка датасета, обучение моделей, прототипирование / PoC. Условия завершения и контрольные точки
Риски ИИ-проектов и стратегии реагирования: качество данных, интеграция с ИТ-системами, стоимость инфраструктуры, безопасность данных, сопротивление пользователей, РИД
Реализация / исполнение:
Пакет документов стадии реализации
Факторы, влияющие на сроки: качество и модификация данных, выбор технологий (ML vs LLM), безопасность, ресурсные ограничения, настройка ИИ
Мониторинг / контроль:
Пакет документов стадии мониторинга и контроля
Поэтапный план контроля: проектные и ML-метрики
Завершение:
Пакет документов стадии завершения
Практическое задание: выбор и обсуждение ИИ-проекта в группах, анализ кейсов
Практика: разбор блока на конкретных процессах
Результат: пакет проектной документации для ИИ-проектов. План действий при реализации ИИ-проектов.

Модуль 5. Кейсы и сценарии автоматизации с ИИ

Процессы, где автоматизация с ИИ наиболее эффективна
Кейсы для банковской сферы: кредитная аналитика, риск-менеджмент, делопроизводство, внутренний аудит, compliance, юридическая функция
Разбор на примере слушателя или типовом сценарии
Практика: разбор блока на конкретных процессах
Результат: готовые сценарии для автоматизации.

Модуль 6. Toolbox руководителя проектов

Системы управления проектами и таск-трекеры: краткий обзор

Модуль 7. Применение ИИ в проекте

Единая база знаний проекта (KMS) и генерация проектных артефактов с помощью генеративного ИИ: устав, ТЗ, дорожная карта, план коммуникаций
Принципы создания эффективных промптов
Обзор GPT-аналогов
Практика: разбор блока на конкретных процессах
Результат: понимание инструментов автоматизации работы руководителя проекта и методов их использования.

Онлайн формат обучения

Онлайн обучение - это курс, который проходит в режиме реального времени под руководством преподавателя по такому же графику как и очное обучение. Наш учебный центр может организовывать курсы только в онлайн формате или в смешанном, когда часть слушателей находится в классе очно, а часть подключается онлайн.

Занятия на большинстве наших курсов занимают 8 академических часов в день (с 10:00 до 17:00), также есть отдельные программы вечернего онлайн обучения. Чтобы наши студенты не уставали в процессе учебы, мы делаем небольшие перерывы на чай/кофе, при полнодневном обучении также есть время на полноценный обеденный перерыв.

В процессе обучения вы сможете задавать вопросы и общаться с преподавателем и остальными участниками как с помощью чата, так и голосом при наличии микрофона.

В зависимости от выбранной программы обучения, каждому участнику будет предоставлен доступ к заренее настроенной виртуальной машине с лабораторными заданиями. Для удобства мы рекомендуем слушателям подключить 2 монитора, на одном из которых будет учебный материал/трансляция преподавателя, а на другом открыт стенд для выполнения практических заданий. На части из курсов (не всех) предусмотрена запись тренинга, которую слушатели могут просмотреть, если по какой-то причине пропустили часть занятия.