Programm ühendab tehisintellekti tehnoloogilised alused, praktilised tööriistad ja juhtimistasandi otsustusloogika, eesmärgiga viia osaleja arusaamast reaalse, mõõdetava äriväärtuseni. Fookus ei ole üksnes AI tööriistade tundmaõppimisel, vaid nende rakendamisel konkreetsete äriprobleemide lahendamiseks, protsesside efektiivistamiseks, kulude vähendamiseks ja tulude kasvatamiseks.
ÕPPEKAVA RÜHM
Valdkond: Informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogiad
Suund: Informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogiad
Rühm: Arvutikasutus
ÕPPEKAVA KOOSTAMISE ALUS
Tehisintellekt, andmeteadus, tehnoloogilised trendid.
Õppekava koostamise alus
Õppekava on koostatud lähtudes töömaailma vajadustest, digipädevuste arendamise põhimõtetest ning Euroopa Liidu andmekaitse ja tehisintellekti regulatsioonidest.
Koolituse eesmärk
Koolituse eesmärk on anda osalejatele praktilised teadmised ja oskused tehisintellekti kasutamiseks äris, võimaldades neil kavandada, rakendada ja hinnata AI-põhiseid lahendusi, mis loovad mõõdetavat äriväärtust.
KOOLITUSE TULEMUS
Koolituse lõppemisel õppija:
- mõistab tehisintellekti võimalusi ja piiranguid ärikeskkonnas;
- oskab valida ja rakendada sobivaid AI tööriistu;
- suudab kavandada ja hinnata AI-põhist ärilahendust;
- oskab siduda AI kasutuse KPI-de ja ROI-ga;
- on teadlik riskidest, regulatsioonidest ja vastutusest.
Sihtgrupp
Juhid, ettevõtjad, spetsialistid ja meeskonnajuhid, kes soovivad rakendada tehisintellekti äriprotsesside parendamiseks ja konkurentsieelise loomiseks.
Tingimused koolituse alustamiseks
Eelnev töökogemus või kokkupuude äriprotsessidega. Varasem tehniline AI-alane kogemus ei ole nõutav.
Koolituse üldine maht
Õppe kogumaht on 100 akadeemilist tundi, millest:
- 45 ak t teoreetiline õpe
- 45 ak t praktiline õpe
- 10 ak t iseseisev töö
Õpe toimub auditoorsete tundidena, mis on integreeritud praktiliste ülesannetega.
Teoreetiline õpe: loengud, arutelud, situatsioonide modelleerimine
Praktiline õpe: praktilised ülesanded
Iseseisev töö: kodutööd, kirjanduse lugemine, projekti lõppversiooni ettevalmistamine
ÕPPESISU
Moodul 1: Tehisintellekt kui äriväärtuse ja konkurentsieelise looja (12 аk.t)
- Tehisintellekti mõiste
- Areng ja peamised AI tüübid
- Masinõppe ja generatiivse AI põhialused ärikeeles
- AI roll tänapäeva ja tuleviku ettevõtluses
- AI kui strateegiline otsus, mitte IT-projekt
- Kulude vähendamine vs tulu kasvatamine AI abil
- Tüüpilised ebaõnnestumised AI projektides
- AI kasutusjuhtumite analüüs eri sektorites
- Organisatsiooni AI-strateegiliste võimaluste kaardistamine
Moodul 2: AI ärikasutused ja Use Case Thinking (12 аk.t)
- Kõrge ärilise mõjuga AI kasutusjuhtumid
- Protsessid, mida tasub automatiseerida esimesena
- Quick wins vs strateegilised AI-lahendused
- AI sobivus erinevates valdkondades ja funktsioonides
- AI use case’ide loomine ja prioriseerimine
- Ärimõju ja teostatavuse hindamine
Moodul 3: Andmed kui strateegiline ärivara (12 аk.t)
- Andmete roll tehisintellektis
- Andmetüübid ja andmekvaliteedi probleemid
- Andmepõhine otsustamine ja KPI-d
- Andmeküpsuse tasemed organisatsioonis
- Andmekaitse ja privaatsus (GDPR, AI kasutus)
- Ettevõtte andmeallikate ja ärimõõdikute kaardistamine
- Lihtne andmeanalüüs äriliste otsuste toetamiseks
Moodul 4: Generatiivne AI igapäevases äritegevuses (12 аk.t)
- Generatiivse AI ja keelemudelite tööloogika
- AI kui virtuaalne assistent ja töötaja
- Promptimise põhimõtted äriliste tulemuste saavutamiseks
- Riskid, piirangud ja kvaliteedikontroll
- Äritekstide, pakkumiste ja raportite loomine
- Ideede, piltide ja kontseptsioonide genereerimine
- Promptide optimeerimine tööülesannete kaupa
Moodul 5: AI tööriistad ja protsesside automatiseerimine (11 аk.t)
- AI tööriistade ülevaade ärikasutuses
- Automatiseerimise võimalused
- No-code ja low-code lahendused
- AI integreerimine olemasolevate süsteemidega
- Skaleeritavus ja protsesside standardiseerimine
Moodul 6: AI turunduses, müügis ja kliendikogemuses (11 аk.t)
- Personaalne turundus AI abil
- Kliendikäitumise ja müügiprognooside analüüs
- Sisuturunduse ja müügitoe automatiseerimine
Moodul 7: AI juhtimises, riskid ja regulatsioonid (10 аk.t)
- AI otsustustugi ja prognoosimine
- Inimese ja AI koostöö juhtimisotsustes
- Muutuste juhtimine AI kasutuselevõtul
- AI eetilised põhimõtted
- Õiguslik raamistik (EL AI määrus)
- Küberturvalisus ja maine riskid
- Eetiliste dilemmade lahendamine
Moodul 8: AI tasuvus (ROI) ja lõppprojekt (10 аk.t)
- AI investeeringu tasuvuse (ROI) loogika
- KPI-de sidumine AI kasutusega
- AI kasutuselevõtu teekaart
- Skaaleerimine ja jätkusuutlikkus
- Lõppprojekti arendus ja esitlus
* Õppetundide läbimise järjekorda võib muuta. Teemade järjestust määrab õppekava, mis antakse õppijale enne tundide algust.
KOOLITAJA KVALIFIKATSIOON
Kõrgharidus, kogemus õpetataval alal ja töökogemus õpetajana.
SOOVITATAV KIRJANDUS
- Truu, T. (2021). Tehisintellekt ja ettevõtte konkurentsieelis. Tallinn: erialane õppekirjandus / koolitusmaterjal.
- Laane, M. (2022). AI juhtumite loomine ja prioriseerimine. Tallinn: ärijuhtimise ja digitaalse innovatsiooni käsiraamat.
- Põld, K. (2021). Kuidas AI-lahendusi äris rakendada. Tallinn: praktikutele suunatud AI rakenduste käsiraamat.
- Sild, T. (2023). Generatiivne AI ja selle rakendused ettevõtluses. Tallinn: digitehnoloogiate ja innovatsiooni õpik.
- OpenAI Blog(2020–2024). How GPT and Generative AI Are Changing Business. OpenAI.
Kasutatud kui artiklite sari generatiivse AI praktiliste rakenduste kohta. - Mägi, R. (2022). AI tööriistad ja protsesside automatiseerimine. Tallinn: protsessijuhtimise ja digiteerimise õpik.
- Lacity, M. (2021). Robotic Process Automation and AI in Practice. Oxford: Oxford University Press
- Õun, R. (2022). Tehisintellekt turunduses ja müügis. Tallinn: turunduse ja andmepõhise müügi käsiraamat.
- Tõnisson, M. (2022). AI eetika ja riskijuhtimine. Tartu: tehnoloogiaeetika ja juhtimise õpik.
- Koppel, J. (2023). AI ja seadusandlus Euroopa Liidus. Tallinn: Euroopa Liidu digiregulatsiooni käsiraamat.
- European Commission Artificial Intelligence Act (2024). Regulation (EU) on Artificial Intelligence. Euroopa Komisjon.
- Lepp, A. (2022). AI investeeringute tasuvus. Tallinn: finantsjuhtimise ja tehnoloogiainvesteeringute õpik.
ÕPPEPROTSESS
ÕPIKESKKOND JA ÕPPEVAHENDID
Bi-Info õppekeskuse õppeklassid asuvad aadressil: Tartu mnt. 43 (Scala City), 6 korrus, ruumid 6.2, 10128, Tallinn. Kõik õppeklassid vastavad töötervishoiu ja tööohutuse nõuetele – ruumid on piisava valgustuse, üldventilatsiooni ja konditsioneeridega.
Õpperuumid on varustatud kaasaegsete õppevahenditega (ekraan, dataprojektor, arvuti, tahvel jm). Ruumides on internetiühendus ning Wi-Fi on koolitusel osalejatele tasuta.
Pikaajaliseks ja mugavaks viibimiseks on õppekeskuses olemas abiruumid: garderoob, tualetid, kööginurk koos kohvimasina, sooja ja külma vee, mikrolaineahju, nõudepesumasina, nõude ning kohvi- ja teetarvikutega.
Õppekeskuse läheduses asub mitmeid toitlustusasutusi ja toidukauplusi.
Õppekeskus paikneb liftiga hoone kuuendal korrusel.
ÕPPEMEETODID
Kursus on üles ehitatud teoreetilistele ja praktilistele õppetundidele vastavalt õppekavale.
Kasutatavad meetodid hõlmavad loenguid ja arutelusid, demonstratsioone, praktilisi harjutusi individuaalselt ja rühmades, situatsioonülesandeid ning kvaliteedikontrolli harjutusi.
ÕPPEMATERJALID
Õppejõu algatusel võidakse koolituse ajal anda õpilastele jaotusmaterjale paberil ja/või elektroonilisel kujul, videomaterjale ja/või õppefilme. Õppematerjalid on kõikidele õpilastele tasuta.
Õppeprotsessi salvestamine (sealhulgas foto-, video- ja helisalvestamine) on lubatud ainult koolitaja ning kõigi nende osalejate eelneval nõusolekul, kelle isikuandmed (sh kujutis, hääl või ütlused) võivad salvestusele jääda.
HINDAMISMEETODID JA HINDAMISKRITEERIUMID
Õppeprotsessis täidavad õpilased praktilisi ja situatsioonilisi ülesandeid või iseseisvaid töid, saades õpetajalt suulist või praktilist tagasisidet. Praktilisi tunde hinnatakse õpetaja poolt igapäevaselt. Kokkuvõtvaid sh hindelisi töid on kokku 5. Sooritatud praktilise töö hinded kantakse õppepäevikusse. Hinnete süsteem: suurepärane (5), hea (4), rahuldav (3), mittetunnustav (2).
Mittetunnustava hinde saamisel on õpilane kohustatud selle parandama õpetajaga kokkuleppel.
Kursuse lõppedes sooritab õpilane:
1. Praktilised situatsioonilised ülesanded.
Hindamismeetod: ülesande lahendamine õppekeskkonnas
Hindamiskriteeriumid:
– õppija lahendab praktilise ülesande vastavalt antud juhistele;
– õppija suudab oma valikuid põhjendada.
2. Kursuse lõputest.
Hindamismeetod: kirjalik test
Hindamiskriteerium:
– õppija vastab õigesti vähemalt 75% küsimustele ja suudab oma valikuid põhjendada ning siduda kursuse jooksul õpituga.
KOOLITUSE LÕPETAMISE TINGIMUSED
Õppija loetakse kursuse lõpetanuks, kui:
- on osalenud vähemalt 75 % teoreetilistest ja praktilistest tundidest;
- on saanud kõikidel praktilistel töödel vähemalt „rahuldava“ hinde;
- on sooritanud edukalt kõik testid ja ülesanded vastavalt hindamiskriteeriumidele.
VÄLJASTATAVAD DOKUMENDID
TUNNISTUS väljastatakse, kui õpingute lõpetamise nõuded – kirjalik test, praktilised ülesanded ja 75% õppetundides osalemine on hindamiskriteeriumitele vastavalt täidetud.
TÕEND väljastatakse juhul, kui õppija osales õppetöös, kuid ei saavutanud kõiki õpitulemusi.
Tõend väljastatakse vastavalt osaletud kontakttundide arvule, kuid mitte juhul, kui õppija osales vähem kui pooltes auditoorsetes tundides.
KOOLITUSE HIND JA REGISTREERIMINE
HIND: 2480 € (Hind sisaldab käibemaksu)
Kui tasute koolituse eest eraisikuna, siis saate paluda tulumaksu tagastust.
REGISTREERIMINE
Koolitusele saate registreerida, kasutades üht allpooltoodud võimalustest:
1) kursuse registreerimisvormi küljetulbal.
2) e-postiga aadressile bigkoolitus@gmail.com
3) helistades numbrile +372 507 36 42
Registreerimiseks tuleb tingimata näidata järgmised andmed:
- Õpilase ees- ja perekonnanimi
- Isikukood (EV mitteresidendid ja isikukoodi mitteomavad isikud märgivad sünnikuupäeva).
- Kursuse nimetus
- Õppekeel
- Õppetöö alguse kuupäev
- Kontaktandmed: telefon, õpilase või teda esindava isiku meiliaadress.
LISATEENUSED
Parkimine Torupilli Selveri juures – “Pargi & reisi“. Tingimustega saate tutvuda siin>>
*Korraldaja jätab endale õiguse teha vajaduse korral muudatusi õppekavas ja tunniplaanis.
