Przyspiesz wdrożenie AI dzięki automatyzacji, dobrym praktykom i profesjonalnym narzędziom do zarządzania

Podczas warsztatów zaprezentujemy kluczowe wyzwania, które utrudniają skuteczne wdrażanie sztucznej inteligencji w organizacjach – zarówno w obszarze klasycznych modeli Machine Learning, jak i generatywnej AI. Następnie omówimy technologie, rozwiązania i najlepsze praktyki, które pomagają w pokonywaniu tych trudności. Szczególną uwagę poświęcimy możliwości automatyzacji wybranych procesów w całym cyklu życia modeli analitycznych oraz korzyściom płynącym z uporządkowania tych procesów przy wsparciu narzędzi do AI Governance.

10 października | 9.30 - 11.30

Kluczowe cele warsztatu

  • Zapoznanie uczestników z rozwiązaniami wspierającymi i automatyzującymi wybrane procesy wdrażania AI
  • Zaprezentowanie wybranych ciekawych przypadków użycia sztucznej inteligencji jako ilustracja wykorzystania omówionych wcześniej rozwiązań technologicznych oraz inspiracja do dyskusji, bądź podjęcia podobnych projektów
  • Omówienie rozwiązań, które jednocześnie zapewniają wdrożeniom AI zgodność z regulacjami (np. AI Act) jak i zwiększają zaufanie biznesu do zasobów budowanych przez zespoły danologów

Korzyści z uczestnictwa

Większa świadomość potencjalnych raf i mielizn, których należy unikać żeglując po wodach AI wraz z wiedzą na temat instrumentów nowej generacji do odpowiedniej nawigacji (czyli wiedza o technologiach wspierających skuteczne wdrożenia AI), czyli kolejny projekt powinien pójść łatwiej, szybciej, z mniejszą liczbą „niespodzianek” i z większym zaufaniem ze strony biznesu.

Wymagania – co uczestnik powinien wiedzieć/umieć, żeby w pełni skorzystać z udziału?

Ciekawość i otwartość na biznesowe wykorzystanie sztucznej inteligencji.

Agenda

  1. Najpierw o wyzwaniach wdrażania projektów AI/ML
  2. Technologie i rozwiązania, których można użyć, żeby unikać problemów wymienionych we wprowadzeniu
  3. Jak to wygląda w praktyce – przykłady wykorzystania AI ze wskazaniem jak wykorzystano technologie wspomagające procesy
  4. Nieco więcej na temat metod automatyzacji procesów w ramach cyklu życia AI – kierunki w działach R&D zajmujących się AI (np. AutoRAG)
  5. Jak grać zgodnie z nowymi regułami: zaufanie do AI, zarządzalność, wyjaśnialność w kontekście rozporządzenia AI Act – czas na wypracowanie/wdrożenie dobrych praktyk
  6. Pytania i dyskusja

Prowadzenie

AI Expert
Goldenore
IBM Technical Specialist – Data & AI: Data Science and Machine Learning
IBM Polska