Časť 2: Aplikácia umelej inteligencie v praxi
4. Zostavenie a posúdenie aplikácie AI
Popisuje základný prístup k vytváraniu jednoduchej aplikácie umelej inteligencie. Metóda CRISP-DM je popísaná so zdôraznením príslušných krokov a zvýšením povedomia o obchodnom kontexte a hodnotení dôveryhodnosti v každom kroku. Zvýraznite úskalia vrátane nadmerného vybavenia, nedostatočného vybavenia a skreslenia. Rieši potrebu inovácie a kreativity vrátane organizácie tímu.
5. Správa dát pre AI
Zvyšuje povedomie o závislosti na dátach ao tom, ako získavať, pripravovať, spravovať a poskytovať a škálovať dáta pre aplikácie AI. Rieši úlohu cloudu pre správu dát a schopnosť spracovania. Zdôraznite riziká, ktoré v dátach vznikajú a majú vplyv na dôveryhodnosť.
Časť 3: Etika, dôveryhodnosť a koexistencia človeka a stroja
6. Etika, riziká a dôveryhodnosť
Riešia riziká a etické dilemy spojené s umelou inteligenciou, vrátane potreby vysvetliteľnej umelej inteligencie. Zaviesť etické pokyny EÚ a potrebu zachovať dôveru spoločnosti v používaní AI.
7. Spolužitie človeka a stroja
Zahŕňa kombináciu ľudských a strojových schopností v organizácii a rieši otázku, či umelá inteligencia nahradí ľudí (singularita). Zahŕňa kľúčové role obchodného manažmentu, doménové znalosti, analytikov a dátových manažérov a ako tieto role spolupracujú.
Časť 4: Budúci vývoj AI
8. Budúci vývoj AI
Zdôraznite budúce smery a aplikácie AI.
