Жизненный цикл систем искусственного интеллекта

Цель: изучить жизненный цикл систем искусственного интеллекта.

Задачи: познакомиться с основными этапами жизненного цикла систем искусственного интеллекта; рассмотреть примеры проектов создания систем искусственного интеллекта и их продвижения по жизненному циклу; изучить основные причины провала проектов в области искусственного интеллекта.

Часов в программе

4,00 часа

лекции

8,00 часов

практика

12,00 часов

самостоятельная

2,00 часа

промежуточная аттестация

26,00 часов

всего

Материально-технические условия реализации программы:

Вид занятий: Лекция, практическое занятие
Требуемое ПО:
VK Звонки / Яндекс телемост
Браузер Chrome или Яндекс.Браузер

Информационные ресуры

1. Андрей Созыкин. Анализ больших данных помогает нам выявлять «сомнительных» клиентов. https://rb.ru/opinion/somnitelnye-klienty/
2. Why do 87% of data science projects never make it into production? https://venturebeat.com/ai/why-do-87-of-data-science-projects-never-make-it-into-production/
3. Data-centric AI Resource Hub. https://datacentricai.org/
4. The Team Data Science Process lifecycle https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-science-process/lifecycle

Образовательные ресуры

1. Управление проектами по анализу данных https://sberuniversity.ru/learning/courses/digital-skills/upravlenie-proektami-po-analizu-dannykh/

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

Методы обучения:
- лекция;
- практическая работа под руководством преподавателя;
- самостоятельная практическая работа;
- изучение литературы по теме.
Методы контроля:
- выполнение практических занятий по темам лекций;
- выполнение итогового задания.
Формы организации учебных занятий:
- лекция;
- вебинар с элементами практической работы и разбора теоретического материала.
Формы организации учебной деятельности:
- групповая работа;
- индивидуальная работа.
Дистанционные образовательные технологии:
- использование образовательных интернет-ресурсов;
- использование ресурсов, созданных преподавателем;
- WEB-консультации и другие.

Методические разработки

Разбор кейса создания системы искусственного интеллекта для выявления «сомнительных» клиентов банка (https://rb.ru/opinion/somnitelnye-klienty/)

Материалы курса

1. Найдите в интернет примеры успешных кейсов разработки и внедрения системы искусственного интеллекта. Опишите жизненный цикл разработки и внедрения такой системы.
2. Найдите в интернет примеры провальных кейсов разработки и внедрения системы искусственного интеллекта. Проанализируйте причины провала. Сформулируйте свои предложения, которые позволили бы избежать провала.

Учебная литература

1. Daswin De Silva, Damminda Alahakoon. An artificial intelligence life cycle: From conception to production // Patterns, Volume 3, Issue 6, 2022, ISSN 2666-3899, https://doi.org/10.1016/j.patter.2022.100489.
2. Andrew Ferlitsch. Making the machine: the machine learning lifecycle. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/making-the-machine-the-machine-learning-lifecycle
3. Data-centric AI Resource Hub. https://datacentricai.org/
4. К.Швабер, Дж.Сазерленд. Руководство по Scrum - https://scrumguides.org/docs/scrumguide/v2020/2020-Scrum-Guide-Russian.pdf
5. Джефф Сазерленд. Scrum. Революционный метод управления проектами.
6. Майк Барроуз. Канбан Метод. Улучшение системы управления.
7. Машинное обучение для людей – https://vas3k.blog/blog/machine_learning/
8. Что такое машинное обучение и как оно работает – https://trends.rbc.ru/trends/industry/60c85c599a7947f5776ad409
9. Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных – http://www.machinelearning.ru/

Темы

Жизненный цикл систем искусственного интеллекта Основные причины провалов разработки, внедрения и эксплуатации систем искусственного интеллекта.