Kurzusleírás
A generatív MI alapjai és megbízható használata
- AI és GenAI alapok: mi az, hogyan működik, hol hoz hozzáértést, és hol bukik el
- Gyakorlati promptozás: újrafelhasználható prompt-struktúrák, tiszta bemenetek, korlátozások és kimeneti formátumok
- Iterációs technikák: eredmények finomítása visszajelzési körökön és strukturált utasításokon keresztül
- Kimeneti minőség és ellenőrzés: ellenőrzőlisták, keresztellenőrzés, feltételezések, nyomon követhetőség, elfogadási kritériumok
- Kimenetek standardizálása: sablonok technikai jegyzetek, összefoglalók, jelentések és teendők számára
- Dokumentáció és igények: kidolgozás, átírás, szerkezetbe rendezés, összefoglalás, változások és igények megfogalmazása
- Felülbírált használat és adatbiztonság: bizalmasság, IP-védelem, kormányzási elvek és biztonságos használati szabályok
- Gyakorlat reális, anonimizált forgatókönyvekkel
Alkalmazott felhasználási esetek, termelékenység és munkafolyamat-beágyazás
- Elemzés és jelentéskészítés: nyers bemenetek szerkezetbe rendezett betekintésekkel és vezérigazgatói szinten prezentálható összefoglalókká alakítása
- Problémamegoldás és hibakeresés: MI-támogatott gyökéroka-elemzés és cselekvési terv készítése
- Funkcionális határon átívelő kommunikáció: döntések tisztázása, átadás-vétel, ülésjegyzőkönyvek és érdekelt felek egyeztetése
- MI mint kódolási és automatizálási copilot: kódrészletek, ál-kód és tesztlogika biztonságos generálása és áttekintése
- Tudásmunka felgyorsítása: újrafelhasználható eljárások, belső szabványok és tudásbázis-tartalom kidolgozása
- Munkafolyamat-beágyazás: ismétlődő, végponttól végpontig tartó folyamatok a kéréstől az eredményig, validálási lépésekkel
- Prompt-tárak és ellenőrzőlisták: szerepkör-alapú gyűjtemények a következetesség és a bevezetési arány javítására
- Zárógyakorlat és 30 napos bevezetési terv: egy gyakorlati eset résztvevőnként, amelyből ismétlődő munkafolyamat lesz, gyors sikerekkel és egyszerű mérésekkel
Követelmények
A képzés mérnököknek, technikai és műveleti környezetben dolgozó szakembereknek szól, akik foglalkoznak dokumentációval, strukturált folyamatokkal, adatalapú döntéshozatalokkal és csapatközi együttműködésekkel. Megfelelő olyan szakértőknek és csapategyenészeknek, akik a generatív mesterséges intelligencia mindennapi feladatokban történő alkalmazásával szeretnék növelni a termelékenységet és a kimeneti minőséget, anélkül, hogy haladó programozási vagy adat tudományos háttért kellene rendelkezniük. A kurzus releváns az üzleti és műveleti támogatási pozíciókban dolgozók számára is, akik gyakran dolgoznak technikai információkkal, és tisztább, gyorsabb, következetesebb eredményekre van szükségük.
Vélemények (3)
A bemutatott széles választékú eszközök
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Kurzus - AI Enablement Training for Engineers
Gépi fordítás
Az oktatási stílus, az előkészítés minősége és a fontos/releváns pontokra való összpontosítás, a jó tippek, a nyitottság bármilyen kérdésre teljes válaszokkal, az információmegosztás hajlandósága, összességében az oktató magas szintű szakértelme az oktatási módszerrel kombinálva.
Teofil Laurentiu Sasu - Aeronamic Eastern Europe
Kurzus - AI Enablement Training for Engineers
Gépi fordítás
Szinte minden!
Rares Ursu - Aeronamic Eastern Europe
Kurzus - AI Enablement Training for Engineers
Gépi fordítás
