Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Modul 1: Introduksjon & AI-teori
- Modellbasert tilnærming: AI som et ingeniørfelt.
- Demystifisering av "Spøken i maskinen": Hvad er AI vs. hva det ikke er.
- Teknologiens utvikling: Fra BERT til Transformers.
- Generative domener: Analyse, kreativitet, forskning, bilde, musikk og video.
- Datastyring: Piller, auditorier og forskningsinnspill (Multimodalitet, Agenter, RAG, LLM vs. SLM).
- Mørke siden: Etikk, immaterielle rettigheter, forvrængning, halusinasjoner og sosial manipulering.
- Risikovurdering: Dataforurensning, Nepenthes, og risiko av "nedstupet" menneskelig talent.
- Modellklassifisering: Grunnmodeller vs. oppgave-spesifikke; Lukkede vs. Åpne-vektormodeller.
Modul 2: Nåværende landskap & verktøysett
- Språkmodellarenaen: Sammenligning av ytelse og benchmark.
- Profesjonelle kjøpskriterier: Kostnad, svarhastighet, privatlivsbeskyttelse og leverandørfang.
- Oversikt over store modeller: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini, og Grok.
- Niche & små modeller: Manus, SpecKit.
- Grafisk generering: Perchance
- Tekniske begrensninger: Kontekstforfall vs. tokenkostnad.
Modul 3: Interaksjon - prompt & konteksingeniørarbeid
- Verifikasjonsrammen: Fullstendighet, konsistens og verifiserbarhet.
- RAG-strategien: Når bruke Retriev-Augmented Generation vs. finetuning.
- AIens ROI: Vedlikeholdskostnader vs. produktivitetsegnskaper.
- Avanserte teknikker: 20+ prompt & RAG-metoder med eksempler fra virkelige situasjoner.
- Eksperimentelle fronter: Triangulering, Kort & Terrengoversikt, og Modellbasert generering.
Modul 4: AI i agil prosjektledelse
- Den superdatorstyrte piloten: AI som en automatiseringsmotor.
- Beslutningsprosesser: Menneskelig ansvar vs. AI-assistanse.
- AIOps & GitOps: Integrering av AI i driftsworkflows.
- Verktøykæder & pipelines: Oppbygging av en smidig, AI-styrt miljø.
- Agile artikler: Backlog, veikart og kravspesifiseringsingeniørarbeid.
- Nøyaktig ledelse: Kapasitetsplanlegging og estimering (Nøyaktighet vs. Presisjon).
- Produkt-eierskap: Ideer, funksjonsanalyse og risikoer forbundet med Vibe-coding.
- Risiko & scenarier: Planlegging for "Hva hvis"-situasjoner og automatisert risikostyring.
- Forfining: Brukscase- og brukshistoriebeskrivelser & -forfining.
Krav
- Grunnleggende forståelse av Agile Manifesto og Scrum-rammeverket.
- Erfaring med prosjektledelse, produkt-eierskap eller teamledelse.
- Ingen tidligere programmeringserfaring eller AI-ingeniørarbeid er nødvendig, selv om en generell kjennskap til digitale verktøy anbefales.
Målgruppe
- Agile Prosjektledere og Scrum Masters.
- Produkt Eiere og Produktledere.
- IT Teamledere og Leverandørledere.
- Business Analysts som jobber i agil miljøer.
- Driftsledere interessert i AIOps.
7 Timer
Referanser (2)
Praktiske eksempler
Ryan Brookman - The Shaw Group Limited
Kurs - Introduction to Artificial Intelligence for Non-technical users
Maskinoversatt
Vi fikk bruke verktøyene.
Victor Aguero - PNUD/MICI
Kurs - Aplicaciones Prácticas de Inteligencia Artificial para Personal Administrativo
Maskinoversatt