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コース概要
大規模ビジネス運用におけるAIの導入
- エンタープライズでのAI駆動自動化の定義
- プロンプトエンジニアリングが効率に与える影響
- AI自動化のスケーリングにおける主要な課題
高度なプロンプトエンジニアリング戦略
- 複雑なワークフロー向けの効果的なプロンプト設計
- エンタープライズレベルの運用を最適化するAI応答の最適化
- バイアスの軽減とAI解釈可能性の向上
AI駆動の意思決定と洞察
- 予測分析にAIを活用する
- AI駆動のプロンプトを使用したビジネスインテリジェンスの強化
- データの正確性と意思決定の信頼性の確保
AIによるエンタープライズワークフロー自動化
- AI駆動のプロセス自動化の構築
- 企業システム(ERP、CRMなど)とのAIモデルの統合
- AIベースのワークフローの監視と最適化
AI運用におけるガバナンス、セキュリティ、およびコンプライアンス
- ビジネス自動化における責任あるAIの使用
- データプライバシー、セキュリティ、およびAIコンプライアンス基準
- リスク軽減とAI障害の管理
ケーススタディと業界アプリケーション
- AI駆動自動化の成功事例
- 大規模AI展開から学んだ教訓
- 未来のAI駆動ビジネス運用トレンド
ハンズオンワークショップ
- エンタープライズAI自動化ワークフローの構築
- 実世界のビジネスユースケース向けにAIプロンプトを微調整する
- AI強化型意思決定のライブシミュレーション
まとめと次ステップ
要求
- ビジネス自動化におけるAIアプリケーションの堅実な理解
- データ分析と意思決定ワークフローの経験
- エンタープライズレベルの自動化ツールおよびAIフレームワークへの熟悉度
対象者
- エンタープライズAIチーム
- 自動化専門家
- ビジネスアナリスト
14 時間
お客様の声 (2)
Since we had a Roche internal AI Training (6 lections), the presented majority content was a good sum-up, however, personally I did learn something new in this training session, which was to counter back the prompt, so the AI program has to ask you about possible questions regarding to this specific topic.
Roland Gisler - Congenius AG
コース - Introduction to Prompt Engineering
非常に調節が良い
Michal - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
コース - Prompt Engineering for ChatGPT
機械翻訳