-
Тип степени: Сертификат "Специалист по Excel"
Сертификат по искусственному интеллекту: "Эксперт по искусственному интеллекту" -
Дополнительная квалификация: Сертификат "Microsoft Excel
Сертификат "Microsoft Excel для продвинутых пользователей"
Сертификат "Представитель AI с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland"
Сертификат "AI Manager с сертифицированной TÜV Rheinland квалификацией"
Сертификат "Искусственный интеллект: ИИ-аудитор" -
Итоговый экзамен: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Modulprüfung Microsoft Excel
KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation -
Время уроков: Полный рабочий деньС понедельника по пятницу с 8:30 до 15:35 (в праздничные дни с 8:30 до 17:10).
-
Язык обучения: Немецкий
-
Продолжительность: 16 Недели
Расчеты в электронных таблицах с помощью Microsoft Excel
Расчеты в электронных таблицах с помощью Excel (очная форма обучения 10 дней/заочная форма обучения 20 дней)
Основы редактирования таблиц
Работа с формулами и функциями
Форматирование ячеек, редактирование и печать таблиц
Заполнение, перемещение и копирование
Сортировка и фильтрация данных
Вычисления с датой и временем
Создание и редактирование диаграмм
Использование шаблонов диаграмм и макетов диаграмм
Управление рабочими книгами
Использование пользовательских настроек печати
Использование шаблонов Excel
Microsoft Excel для опытных пользователей
Расчеты в электронных таблицах с помощью Excel (около 8 дней)
Использование Excel в качестве базы данных: Выборка (автоматические и специальные фильтры), сортировка, анализ списков (таблиц)
Использование функций, выполнение вычислений с помощью функций, знакомство со ссылками
Матричные функции: SREFERENCE, WREFERENCE, XREFERENCE
Работа с именами или именованными диапазонами
Создание, редактирование и анализ поворотных таблиц
Специальные функции, такие как условные форматы, правила достоверности, пользовательские форматы
Вычисления с диапазонами ячеек (матрицы)
Создание различных типов диаграмм
Запись макросов
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Работа над проектом (около 2 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Искусственный интеллект: офицер ИИ
Введение в профессиональное общение с ИИ (около 3 дней)
Стратегии и типы подсказок
Ключевые компоненты для эффективной подсказки
Подсказки при генерации текста в сравнении с подсказками при генерации изображений и видео
Подсказки в исследованиях, при создании текстов и при работе с агентами ИИ
Создание внутренней библиотеки подсказок
Правовые основы и соблюдение требований к ИИ в компании (около 4 дней)
Введение в роль сотрудника по ИИ
(задачи, отличие от других ролей)
Обзор соответствующих законов и нормативных актов
(GDPR, Закон об искусственном интеллекте, ответственность за качество продукции, авторское право)
Национальные нормы и нормы ЕС (включая Закон об искусственном интеллекте)
Стратегии обеспечения соответствия
Рамки управления
Документация и обязательства по обеспечению прозрачности
Управление рисками и защита данных в проектах ИИ (около 3 дней)
Типы рисков (предвзятость, ошибки, этические риски)
Оценка рисков
Матрица рисков
Планирование действий
Защита данных и безопасность данных
Этика данных
Прозрачность
Управление проектами и обеспечение качества для проектов ИИ (около 3 дней)
Методы управления проектами в области искусственного интеллекта
Процессы обеспечения качества и приемки Процедуры тестирования
Анализ заинтересованных сторон
Коммуникационные стратегии
Концепции обучения сотрудников
Управление данными и руководство в проектах искусственного интеллекта (около 2 дней)
Качество данных, целостность данных
Обязанности по управлению данными
Разработка системы управления
Управление изменениями и обучение для внедрения искусственного интеллекта (около 1 дня)
Работа с сопротивлением
Концепции обучения сотрудников
Разработка плана управления изменениями
Создание дорожной карты для масштабирования проектов ИИ (около 1 дня)
Долгосрочные стратегии
Масштабируемая инфраструктура
Критерии выбора инструментов
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен "Представитель AI с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland" (около 3 дней)
Искусственный интеллект: ИИ-менеджер
Основы проектов оперативного ИИ (около 5 дней)
Введение в ИИ, ML, DL, NLP и компьютерное зрение (оперативный фокус)
Роли и задачи: Создание, эксплуатация и анализ эффективности системы управления в соответствии с ISO 42001
Разграничение ролей и взаимодействие: сотрудник по ИИ, менеджер по ИИ и аудитор по ИИ
Выявление и оценка оперативных сценариев использования в компании
Инициация проекта: определение цели, масштаба, анализ осуществимости
Управление заинтересованными сторонами
Создание стоимости и окупаемость инвестиций с помощью ИИ
Успешные инициативы в области ИИ в управлении
Управление данными и использование инструментов (около 3 дней)
Подготовка данных, их качество и интеграция
Выбор и внедрение инструментов и платформ ИИ
Практические подсказки для текстовых, графических и видеоприложений
Настройка простых конвейеров данных
Введение в концепцию MLOps
Варианты автоматизации ИИ в работе
Обучение, проверка и использование моделей (около 2 дней)
Обучение и проверка моделей
Процедуры тестирования: Черный ящик, белый ящик, модульные тесты
Использование моделей
Мониторинг и итеративная оптимизация
Интеграция агентов искусственного интеллекта в проекты
Управление рисками и обеспечение качества (около 2 дней)
Операционные риски: Предвзятость, ошибки, этические риски, защита данных
Обеспечение качества: KPIs, мониторинг, процессы приемки.
Система управления в соответствии с ISO 42001 и законодательная база
Безопасность и объяснимость систем искусственного интеллекта
Оперативное управление проектами и agile-методы (около 2 дней)
Agile-методы: Scrum, Kanban, итеративные циклы развертывания
Планирование ресурсов и бюджета
Коммуникация с командой и заинтересованными сторонами
Текущая оптимизация и стратегии решения проблем (CIP)
Сотрудничество с внешними партнерами
Организационное развитие, руководство и управление изменениями (около 3 дней)
Анализ процессов компании
Анализ уровня зрелости, GAP-анализ
Управление ИИ и разработка стратегии
Разработка устойчивой организационной структуры
Ответственность и распределение ролей
Коммуникационные стратегии
Обучение сотрудников
Борьба с сопротивлением
Устойчивое развитие и корпоративная цифровая ответственность (КЦО)
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен "AI Manager с сертифицированной TÜV Rheinland квалификацией" (около 3 дней)
Искусственный интеллект: ИИ-аудитор
Основы и рамочные условия (около 4 дней)
Роли, задачи и обязанности в рамках аудита ИИ
Отличие от других ролей (например, менеджер по АИ)
Принципы аудита в соответствии с ISO 19011 (объективность, независимость, прозрачность).
Нормативная база: ISO/IEC 42001 - структура, требования, доказательства
Закон ЕС об искусственном интеллекте - соответствующие положения для аудиторов
Национальные руководства и отраслевые стандарты
Цикл PDCA в контексте аудита
Типы аудита: системный, процессный, продуктовый и аудит соответствия
Этап 1 и этап 2 в общих чертах
Требования к документации и проверка
Специфические для ИИ риски как объекты аудита (необъективность, объяснимость, надежность, безопасность, качество данных)
Подсказки в контексте аудита
Нормативные и технические критерии испытаний (около 4 дней)
Специфические требования к соответствию требованиям ИИ
Защита данных (GDPR и отраслевые требования)
Безопасность систем ИИ (кибербезопасность, контроль доступа)
Требования к качеству данных для обучения и тестирования
Валидация и верификация моделей
Объяснимость и прозрачность решений ИИ
Показатели эффективности (точность, прецизионность, отзыв, надежность)
Этические принципы и справедливость
Дополнительные отраслевые стандарты (например, ISO 13485, ISO 26262, рекомендации BaFin)
Планирование и методология аудита (около 4 дней)
Определение объектов и целей аудита
Создание плана аудита (ресурсы, график, роли, коммуникации)
Создание вопросников и контрольных списков
Оценка рисков и значимости пунктов аудита
Выбор подходящих методов аудита (опрос, анализ документов, технические тесты)
Определение подтверждающих документов и типов доказательств
Проведение аудита (около 3 дней)
Обзор документов (этап 1) - требования к документации AI
Техника проведения интервью и диалог в ходе аудита
Аудит на месте (этап 2) - использование инструментов аудита
Проведение технических тестов (черный ящик, белый ящик, стресс-тесты)
Использование технических средств (программное обеспечение для аудита, анализ журналов, обзор кода)
Сбор, проверка и структурирование документов аудита
Оценка и отчет (около 2 дней)
Составление аудиторского отчета с использованием подсказок
Представление слабых мест с учетом риска
Предлагаемые меры и стратегии последующих действий
Работа над проектом (около 3 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Возможны изменения. Содержание курса регулярно обновляется.
По окончании курса вы поймете концепцию электронных таблиц и сможете быстро и уверенно использовать Excel. Вы также сможете уверенно работать с формулами и функциями, создавать, редактировать и анализировать большие таблицы. Вы также сможете использовать поворотные таблицы и эффективно использовать ссылки.
По окончании курса вы также сможете взять на себя ответственность за безопасное, этичное и эффективное использование искусственного интеллекта. Вы сможете определить бизнес-потенциал искусственного интеллекта, успешно внедрить процессы управления изменениями и выбрать подходящие инструменты для стратегического планирования, оперативного управления и устойчивого закрепления проектов искусственного интеллекта в компании и стимулирования цифровой трансформации. Вы также будете обладать опытом планирования аудитов ИИ в соответствии со стандартами, координировать их между отделами и успешно интегрировать их в существующие процессы управления и аудита.
Курс предназначен для аудиторов, специалистов и руководителей из всех сфер деятельности компании, а также руководителей проектов и сотрудников отделов ИТ, управления проектами, процессами и качеством или проектов по цифровизации, которые хотят реализовывать и координировать проекты по оперативному ИИ, проводить аудит систем ИИ и систем управления ИИ или готовиться к сертификации по ISO/IEC 42001.
Глубокое знание Microsoft Excel востребовано во всех отраслях, например, в банковском и страховом деле, бухгалтерском учете и контроле, закупках и управлении цепочками поставок, логистике, планировании и контроле производства, а также в административной сфере.
Дополнительные знания в области стратегического использования проектов искусственного интеллекта и ваша квалификация, подтвержденная сертификатом TÜV Rheinland, откроют новые возможности для карьерного роста на современном рынке труда.
Дидактическая концепция
Ваши преподаватели обладают высокой профессиональной и дидактической квалификацией и будут обучать вас с первого до последнего дня (никакой системы самообучения).
Вы будете учиться в эффективных небольших группах. Обычно курсы состоят из 6-25 человек. Общие занятия дополняются многочисленными практическими упражнениями во всех модулях курса. Практический этап - важная часть курса, поскольку именно в это время вы обрабатываете полученные знания и обретаете уверенность и практичность в их применении. Заключительный раздел курса включает в себя проект, разбор конкретных ситуаций или итоговый экзамен.
Виртуальный класс alfaview®
BildungszentrumЗанятия проводятся с использованием современной видеотехнологии alfaview® - не выходя из дома или в нашем офисе по адресу . Весь курс может видеть друг друга лицом к лицу через alfaview®, общаться друг с другом с помощью синхронизированного по губам голоса и работать над совместными проектами. Разумеется, вы также можете в любое время видеть и разговаривать со своими преподавателями в прямом эфире, и на протяжении всего курса вас будут обучать преподаватели в режиме реального времени. Уроки - это не электронное обучение, а настоящее живое очное преподавание с помощью видеотехнологий.
alfatraining Agentur für Arbeit Учебные курсы субсидируются и сертифицируются в соответствии с положением об утверждении AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinПри подаче заявки или заявки на обучение все расходы на курс обычно покрываются финансирующей организацией.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Финансирование также возможно через программы (ESF), (DRV) или региональные программы финансирования. Berufsförderungsdienst Как постоянный солдат, вы можете посещать курсы повышения квалификации по программе (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компании также могут повысить квалификацию своих сотрудников по программе финансирования от .