Профессиональная переподготовка: Использование специализированного программного обеспечения и нейросетей в менеджменте. ПРОГРАММА В РАЗРАБОТКЕ

– курсы в Кемерове

  Программа доступна для бесплатного обучения через центры занятости населения

Цель(и) обучения

• Получение новых компетенций в области применения нейросетевых технологий для решения задач PR-коммуникаций, позволяющих повысить эффективность работы специалиста и качество коммуникационных продуктов.

Программа будет полезна для

• Руководителей среднего и высшего звена: директоров по развитию, операционных директоров, руководителей отделов, проектных менеджеров.
• Менеджеров по работе с клиентами: аccount-менеджеров, Sales-менеджеров, специалистов по клиентскому сервису, менеджеров по развитию бизнеса.
• Специалистов по управлению проектами: рroject-менеджеров, scrum-мастеров, product-менеджеров, менеджеров по развитию продукта.
• Административного персонала: офис-менеджеров, административных директоров, координаторов проектов, секретариат.
• Предпринимателей: владельцев малого бизнеса, фрилансеров, консультантов, независимых экспертов.

Требования к образованию обучаемых

---

• К освоению программ профессиональной переподготовки допускаются лица различного возраста, имеющие среднее профессиональное или высшее образование.

Основные вопросы программы

---

1. Введение в нейросетевые технологии.
2. Базовые принципы работы искусственного интеллекта.
3. Типы нейросетей и их применение.
4. Анализ данных с помощью нейросетей.
5. Прогнозирование бизнес-показателей.
6. Оптимизация бизнес-процессов.
7. Оптимизация документооборота.
8. Управление проектами с помощью ИИ.
9. Оценка эффективности сотрудников.
10. Подбор персонала с помощью ИИ.
11. Обучение и развитие персонала.
12. Программы для управления проектами.
13. Структурированное общение.
14. Защита данных при работе с нейросетями.
15. Этические аспекты использования ИИ.
16. Правовые аспекты применения нейросетей.

Материалы, содержащиеся в программе

---

• Обучающие материалы: Лекционные материалы, видео, специальные программы и сервисы, практические задания.
• Контрольные мероприятия: Итоговый проект.
• Сопровождение: Проверка практических заданий, консультации с преподавателем.

Планируемые результаты обучения

---

По окончании обучения слушатель должен овладеть знаниями и навыками в объеме квалификационных характеристик:

Должен знать:

1. Основы нейросетевых технологий: Принципы работы, основные компоненты, возможности и ограничения нейронных сетей.
2. Базовые принципы искусственного интеллекта: ключевые понятия, подходы и области применения ИИ.
3. Разнообразные виды нейросетей. Различные типы нейронных и их особенности, а также подходящие сценарии применения для каждого типа.
4. Анализ данных с помощью нейросетей. Как подготавливать данные для обучения нейросетей, какие методы анализа можно применять и как интерпретировать результаты.
5. Прогнозирование бизнес-показателей. Использование нейросети для прогнозирования продаж, спроса, финансовых показателей и других ключевых метрик.
6. Особенности использования ИИ для автоматизации обработки документов, распознавания текста, классификации и маршрутизации.
7. Способы применения ИИ для планирования, мониторинга, отслеживания прогресса и управления рисками в проектах.
8. Возможности оценки эффективности сотрудников. Как использовать ИИ для анализа данных о производительности сотрудников и выявления областей для улучшения процесса.
9. Способы подбора персонала с помощью ИИ: Как автоматизировать процесс отбора кандидатов, оценивать их навыки и соответствие требованиям вакансии.
10. Способы защиты данных при работе с нейросетями. Как обеспечить безопасность данных при обучении и использовании нейросетей, предотвратить утечки и несанкционированный доступ.
11. Понимание правовых аспектов применения нейросетей. Знание основных правовых норм и требований, регулирующих использование ИИ в бизнесе.

Должен уметь:

1. Применять ИИ в деятельности своих организациях.
2. Оценивать риски и преимущества внедрения ИИ-решений.
3. Участвовать в разработке и внедрении ИИ-проектов.
4. Определять задачи, подходящие для решения с помощью нейросетей: Анализировать бизнес-задачи и определять, какие из них можно эффективно решить с помощью ИИ.
5. Подготавливать данные для обучения нейросетей: Очищать, форматировать и преобразовывать данные в формат, пригодный для обучения моделей машинного обучения.
6. Выбирать подходящий тип нейросети для конкретной задачи: Определять, какой тип нейронной сети лучше всего подходит для решения конкретной проблемы.
7. Интерпретировать результаты работы нейросетей: Анализировать результаты прогнозирования или классификации, полученные от нейросети, и делать на их основе выводы.
8. Автоматизировать рутинные задачи. Использовать ИИ для автоматизации повторяющихся задач, таких как обработка документов, ответы на часто задаваемые вопросы и т.д.
9. Оптимизировать процессы под задачи ИИ. Изменять существующие бизнес-процессы, чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ.
10. Формулировать требования к ИИ-решениям. Четко и понятно описывать задачи, которые должны решаться с помощью ИИ, и определять критерии успеха.
11. Оценивать предложения по внедрению ИИ: Анализировать предложения от поставщиков ИИ-решений и выбирать наиболее подходящие варианты.
12. Эффективно выстраивать коммуникацию с разработчиками и специалистами по ИИ. Обсуждать технические вопросы, понимать терминологию и совместно решать возникающие проблемы.
13. Аргументированно представлять преимущества и риски внедрения ИИ. Объяснять заинтересованным сторонам, как ИИ может улучшить бизнес-показатели, и предупреждать о возможных рисках.
14. Находить и оценивать доступные ИИ-инструменты и ресурсы. Исследовать существующие библиотеки, платформы и сервисы для работы с ИИ и выбирать подходящие для конкретной задачи.
15. Принимать этически обоснованные решения: Учитывать этические последствия внедрения ИИ и принимать решения, соответствующие моральным нормам и принципам.
16. Соблюдать правовые нормы при использовании ИИ: Учитывать законодательные требования, касающиеся защиты данных, конфиденциальности и дискриминации, при разработке и внедрении ИИ-решений.

Формы проведения занятий

•Корпоративная  •В составе сборных групп  •Индивидуальная

График обучения

Выдаваемые документы

Программа разработана в соответствии (в целях)

• Федеральным законом от 29.12.2012 № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации»;
• Приказом Минобрнауки России от 24.03.2025 № 266 «Об утверждении Порядка организации и осуществления образовательной деятельности по дополнительным профессиональным программам»;
• Федеральным законом от 29.06.2015 N 162-ФЗ «О стандартизации в Российской Федерации»;
• ГОСТ Р 54869-2011 «Национальный стандарт РФ «Проектный менеджмент. Требования к управлению проектом».