Tehisintellekti lahendused II: edasijõudnutele

• Edasijõudnute promptimistehnikad:
  - Zero-shot prompting
  - Few-shot Prompts
  - Chain of thought prompting jne
  - Mudelite playgroundid ja kuidas neid kasutada
• Mis on multimodaalne AI mudel ja kuidas sellest maksimum võtta?
  - Piltide analüüs ja erinevad promptimistehnikad pildilise info “lugemiseks”.
  - Heli- ja video analüüsi võimekused
• Professionaalne kirjutamine AI abil:
  - Kuidas panna tehisintellekt paremini kirjutama?
  - Ettevõtte “brand voice” ja kirjutamise stiilide defineerimine.
  - AI kasutamine sotsiaalmeedias
  - AI kasutamine otsimootori turunduses

• Äriprotsessi kaardistamine AI abil
  - Mis on äriprotsess ja kuidas seda kaardistada?
  - Kuidas AI abil hinnata hetkel toimivat äriprotsessi?
• Automaatpromptide hindamise meetodid
• Automatiseeritud AI töövoogude loomine erinevatel platvormidel:
  - Kuidas erinevaid kontoritarkvarasid omavahel kokku siduda ilma ridagi programmeerimiskoodi kirjutamata.
  - Tutvume erinevate tööriistadega (Cassidy, Respell, Make.com, Zapier jt)
• Automatiseeritud protsesside haldus ja risked

• Loov-AI võimekused andmetöötluses ja andmeanalüüsis:
  - Ülevaade erinevatest AI-põhistest andmeanalüüsi ja -töötluse tööriistadest
  - Andmetöötlus: andmete puhastamine, restruktureerimine, konverteerimine, täiendamine tehisintellekti abil
  - Andmeanalüüs: kirjeldav analüüs, uuriv analüüs, ennustav analüüs
• Struktureerimata andmestik ja organisatsiooni infobaasid:
  - Mis on RAG süsteemid ja kuidas need töötavad?
• Tuleviku andmepoliitikad loov-AI ajastul

Kursuse edukalt läbinud osaleja:

• Omab süvateadmisi ja praktilisi oskusi promptimistehnikate kasutamisel, et AI-mudelite vastuste kvaliteeti ja ennustatavust tõsta.
• Valdab professionaalse kirjutamise tehnikaid AI abil ja oskab maksimaalselt ära kasutada multimodaalset AI mudelit.
• Oskab kaardistada äriprotsesse ja rakendada AI-d äriprotsessides.
• Suudab luua ja testida automatiseeritud äriprotsesse, kasutades erinevaid automatiseerimis platvorme ilma programmeerimise oskuseta.
• Omab teadmisi ja oskusi AI kasutamisest andmetöötluses ja andmeanalüüsis.
• Oskab analüüsida ettevõtte andmestikku.
• Oskab integreerida multimodaalseid mudeleid ettevõtte teadmusbaasiga ning arendada RAG süsteeme.

Edukas läbimine ja tõendi saamine eeldab nõuetekohast osalemist auditoorses töös.

Osalejale väljastatakse EBSi poolne tõend kursuse läbimise kohta.

Osavõtutasu sisaldab digitaalseid õppematerjale ja kohvipause.

Õppetöö toimub EBS-i kaasaegses ja õppimist toetavas keskkonnas Tallinnas, Lauteri 3.

Õppijatele on tagatud ligipääs mugavatele ja töötervishoiu nõuetele vastavatele õpperuumidele, raamatukogule ning valitud koolitusprogrammides ka e-õppeplatvormile Canvas. Kui programm toimub koostöös välispartneriga, võivad lisaks EBS-i tavapärastele keskkondadele olla kasutusel ka partnerorganisatsiooni e-õpikeskkonnad.

Õppeprotsessi toetavad veebipõhised töövahendid, nagu Zoom, MS Teams või Canvas Conference, mille kasutamine sõltub konkreetse koolituse ülesehitusest. Koolimajas on õppijatele tagatud tasuta WiFi-ühendus.

Kontaktõppes eeldatakse füüsilist kohalolekut ning vajadusel isikliku sülearvuti kasutamist.