Bi-Info Koolitus

Искусственный интеллект в бизнесе

Искусственный интеллект в бизнесе
Длительность: 100 ак.часов
Формат: Очное
Уровень: Продвинутый
Преподаватель:
Anastassia Novožilova
Ближайшие даты обучения:
  • 29.01 - 30.03.2026
  • 12.02 - 16.04.2026
  • 26.02 - 30.04.2026

Программа объединяет технологические основы искусственного интеллекта, практические инструменты и логику управленческих решений с целью довести понимание участников от теории до реальной, измеримой бизнес-ценности. Фокус сделан не только на изучении AI-инструментов, но прежде всего на их применении для решения конкретных бизнес-задач, повышения эффективности процессов, снижения затрат и роста доходов.

ГРУППА УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ

Valdkond: Informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogiad
Suund: 
Informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogiad
Rühm: Arvutikasutus

ОСНОВА СОСТАВЛЕНИЯ ПРОГРАММЫ

Tehisintellekt, andmeteadus, tehnoloogilised trendid.

Основание для разработки учебной программы

Учебная программа разработана с учетом потребностей рынка труда, принципов развития цифровых компетенций, а также нормативных требований Европейского союза в области защиты данных и регулирования искусственного интеллекта.

ЦЕЛЬ ОБУЧЕНИЯ

Цель обучения — предоставить участникам практические знания и навыки применения искусственного интеллекта в бизнесе, позволяющие проектировать, внедрять и оценивать AI решения, создающие измеримую бизнес-ценность.

РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ

По окончании обучения учащийся:

  • понимает возможности и ограничения искусственного интеллекта в бизнес-среде;
  • умеет выбирать и применять подходящие AI-инструменты;
  • способен разрабатывать и оценивать AI-ориентированные бизнес-решения;
  • умеет связывать использование AI с KPI и ROI;
  • осознает риски, нормативные требования и ответственность.

ЦЕЛЕВАЯ ГРУППА

Руководители, предприниматели, специалисты и тимлиды, которые хотят применять искусственный интеллект для улучшения бизнес-процессов и создания конкурентных преимуществ.

УСЛОВИЯ ДЛЯ НАЧАЛА ОБУЧЕНИЯ

Наличие предыдущего опыта работы или понимания бизнес-процессов. Предварительные технические знания в области AI не требуются.

ОБЩИЙ ОБЪЕМ ОБУЧЕНИЯ
Общий объем обучения составляет 100 академических часов, из которых:

  • 45 ак. часов теоретического обучения,
  • 45 ак. часов практического обучения,
  • 10 ак. часов самостоятельной работы.

Обучение проводится в форме аудиторных занятий, интегрированных с практическими заданиями.

 Теоретическое обучение: лекции, дискуссии, моделирование ситуаций

 Практическое обучение: практические задания и воркшопы

 Самостоятельная работа: выполнение домашних заданий, изучение литературы,  подготовка итогового проекта

ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ

Модуль 1: Искусственный интеллект как источник бизнес-ценности и конкурентного преимущества (12 ак.ч)

  • Понятие и развитие искусственного интеллекта
  • Основные типы AI
  • Роль AI в современном и будущем бизнесе
  • AI как стратегическое решение, а не IT-проект
  • Снижение затрат и рост доходов, типичные ошибки AI-проектов.
  • Анализ AI-кейсов в различных отраслях
  • Картирование стратегических возможностей AI в организации.

Модуль 2: Бизнес-применение AI и Use Case Thinking (12 ак.ч)

  • Кейсы с высоким бизнес-эффектом
  • Процессы для первичной автоматизации
  • Quick wins и стратегические AI-решения
  • Применимость AI в различных функциях.
  • Создание и приоритизация AI use case’ов
  • Оценка бизнес-эффекта и реализуемости.

Модуль 3: Данные как стратегический бизнес-актив (12 ак.ч)

  • Роль данных в искусственном интеллекте
  • Типы данных и проблемы качества
  • Принятие решений и KPI
  • Уровни зрелости данных
  • Защита данных и конфиденциальность (GDPR, использование AI).
  • Картирование источников данных и бизнес-метрик компании
  • Базовый анализ данных для поддержки управленческих решений.

Модуль 4: Генеративный AI в повседневной бизнес-деятельности (12 ак.ч)

  • Логика работы генеративного AI и языковых моделей
  • AI как виртуальный ассистент и сотрудник
  • Принципы prompt-инжиниринга
  • Риски и ограничения.
  • Создание бизнес-текстов, предложений и отчетов, генерация идей, изображений и концепций, оптимизация prompt’ов под конкретные задачи.

Модуль 5: AI-инструменты и автоматизация процессов (11 ак.ч)

  • Обзор AI-инструментов для бизнеса
  • Возможности автоматизации
  • no-code и low-code решения
  • Интеграция с существующими системами, масштабируемость и стандартизация процессов.

Модуль 6: AI в маркетинге, продажах и клиентском опыте (11 ак.ч)

  • Персонализированный маркетинг с использованием AI
  • Анализ поведения клиентов и прогнозирование продаж
  • Автоматизация контент-маркетинга и поддержки продаж.

Модуль 7: AI в управлении, риски и регулирование (10 ак.ч)

  • AI как инструмент поддержки управленческих решений и прогнозирования
  • Сотрудничество человека и AI
  • Управление изменениями при внедрении AI
  • Этические принципы, правовая база (Регламент ЕС об AI)
  • Кибербезопасность и репутационные риски.
  • Анализ кейсов: решения, риски и ответственность, разбор этических дилемм.

Модуль 8: Окупаемость AI (ROI) и итоговый проект (10 ак.ч)

  • Логика расчета ROI AI-инвестиций
  • Связь KPI с использованием AI
  • Карта внедрения, масштабирование и устойчивость решений.
  • Разработка и презентация итогового проекта.

* Порядок прохождения учебных тем может быть изменен. Очередность тем определяется планом обучения, который выдается обучающемуся перед началом занятий.

КВАЛИФИКАЦИЯ ЛЕКТОРА
Высшее образование, опыт работы в обучаемой сфере, опыт преподавания.

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

  • Каплан, А. (2023). Генеративный искусственный интеллект: возможности для бизнеса. Москва: деловая и технологическая литература.
  • OpenAI Blog (2020–2024). How GPT and Generative AI Are Changing Business. OpenAI.
    Kasutatud kui artiklite sari generatiivse AI praktiliste rakenduste kohta.
  • Сидоров, А. (2021). No-code и low-code AI-платформы. Санкт-Петербург: IT- ja automatiseerimislahenduste käsiraamat.
  • Lacity, M. (2021). Robotic Process Automation and AI in Practice. Oxford: Oxford University Press.
  • Морозов, А. (2021). Персонализация клиентского опыта с AI. Москва: маркетинги ja digitehnoloogiate erialaraamat.
  • Рогозин, С. (2021). Этика и право в AI. Москва: tehnoloogiaõiguse ja eetika käsitlus.
  • European Commission Artificial Intelligence Act(2024). Regulation (EU) on Artificial Intelligence. Euroopa Komisjon
  • Николаев, П. (2021). ROI и оценка AI-проектов. Москва: strateegilise juhtimise ja analüütika käsiraamat.

ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ

УЧЕБНАЯ СРЕДА И СРЕДСТВА ОБУЧЕНИЯ

Аудитории Учебного центра Bi-Info расположены по адресу: Tartu mnt. 43, 10128, Tallinn (Scala City, корпус А, 6 этаж, офис 6.2). Все используемые учебные классы соответствуют требованиям охраны труда и техники безопасности, обеспечены хорошим освещением, общей вентиляцией и кондиционерами.

Классы оснащены современными средствами обучения (демонстрационный экран, дата-проектор, компьютер, доска и т. д.). В учебных помещениях предоставляется доступ в интернет; Wi-Fi для участников обучения бесплатный.

Для комфортного длительного пребывания в Учебном центре предусмотрены вспомогательные помещения: гардероб, туалеты, кухонный блок с кофемашиной, диспенсер с горячей и холодной водой, микроволновая печь для разогрева пищи, посудомоечная машина, посуда, а также чайные и кофейные принадлежности. Рядом с Учебным центром расположены несколько кафе и продуктовых магазинов.

Учебный центр находится на шестом этаже здания с лифтом.

МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ

Курс построен на теоретических и практических занятиях в соответствии с учебной программой.

Используемые методы включают лекции и обсуждения, демонстрации, практические упражнения индивидуально и в группах, ситуационные задания, а также упражнения по контролю качества.

УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

По инициативе преподавателя во время обучения могут выдаваться раздаточные учебные материалы на бумаге и/или в электронной форме, видеоматериалы и / или учебные фильмы.
Учебные материалы бесплатны для всех участников.
Фото-, видео- и аудиозапись учебного процесса допускается только при наличии предварительного согласия преподавателя, а также всех участников, чьи персональные данные (в том числе изображение, голос, высказывания) могут быть зафиксированы на записи.

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И УСЛОВИЯ ОКОНЧАНИЯ ОБУЧЕНИЯ

В процессе обучения студенты выполняют практические и ситуационные задания или самостоятельные задачи, получая устную или практическую обратную связь от преподавателя.
Практические занятия оцениваются преподавателем ежедневно. Оценки за выполненную практическую работу выставляются в дневник обучения.

Система оценок: отлично (5), хорошо (4), удовлетворительно (3), неудовлетворительно (2). В случае получения неудовлетворительной оценки студент обязан исправить ее по согласованию с преподавателем.

По окончании курса учащийся сдаёт:
1. Практические задания
Метод оценки: решение заданий в учебной среде.
Критерии оценки:
– обучающийся решает практическую задачу в соответствии с заданными инструкциями;
– обучающийся способен обосновать свой выбор.

  1. Итоговый тест курса
    Метод оценки: письменный тест
    Критерий оценки:
    – учащийся правильно отвечает не менее чем на 75% вопросов и способен обосновать свой выбор, связав его с изученным материалом курса.

УСЛОВИЯ ОКОНЧАНИЯ ОБУЧЕНИЯ

Учащийся считается окончившим курс, если:
• посетил не менее 75% аудиторных, онлайн и практических занятий;
• получил по всем практическим работам оценку не ниже «удовлетворительно»;
• успешно сдал все тесты и задания в соответствии с критериями оценки.

ВЫДАВАЕМЫЕ ДОКУМЕНТЫ

Сертификат — выдаётся при выполнении всех требований, установленных для завершения обучения: письменный тест, практические задания и участие не менее чем в 75 % занятий.

Справка — выдаётся, если результаты обучения не достигнуты, но учащийся участвовал в учебном процессе. Справка выдаётся в соответствии с количеством посещённых занятий, но не выдаётся, если учащийся присутствовал менее чем на половине аудиторных часов.

СТОИМОСТЬ И РЕГИСТРАЦИЯ

ЦЕНА:  2480 € (Цена включает НДС)
Если вы оплачиваете обучение как частное лицо, вы можете запросить возврат подоходного налога.

РЕГИСТРАЦИЯ
Зарегистрироваться на обучение можно одним из следующих способов:

1) через регистрационную форму в боковой колонке курса
2) по электронной почте bigkoolitus@gmail.com
3) по телефону +372 507 36 42

Для регистрации необходимо указать следующие данные:

  • Имя, Фамилия обучающегося
  • Личный код (для не-резидентов ЭР или лиц, не имеющих личного кода — дата рождения).
  • Название курса
  • Язык обучения
  • Дата начала обучения
  • Контактные данные: телефон, мейл обучающегося или представляющего его лица.


ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ УСЛУГИ

Парковка “Pargi & reisi“ около Torupilli Selver. С условиями можно ознакомиться здесь >>

* Организатор оставляет за собой право при необходимости вносить изменения в программу обучения и учебное расписание.

Программа утверждена: 22.01.2026
Локальный reg. nr B-2526
2480 (Цена включает KM)

Расписание формируется индивидуально для каждой учебной группы с учётом возможности посещения всех участников обучения.

Если у вас возникли вопросы,
позвоните нам +372 507 36 42
или напишите
bigkoolitus@gmail.com