Подготовка команд для работы с ИИ-решениями и ИИ-инфраструктурой
Разрабатываем индивидуальные программы обучения, которые готовят ваших специалистов к эффективному внедрению, управлению и масштабированию ИИ в корпоративной среде. Программа адаптируется под специфику вашей отрасли и бизнес-задачи.

Проблемы, которые решает обучение команд

[ Закрываем технологические пробелы ]
Оценку AI-ready
проводим комплексный анализ готовности вашей компании к внедрению ИИ, включая ИТ-инфраструктуру, качество данных, процессы и компетенции сотрудников
Бесшовную интеграцию
встраиваем ИИ в ваши процессы, минимизируя сбои
Развитие компетенций
передаем знания вашим командам для устойчивого роста
Снижение рисков
устраняем барьеры, связанные с данными, безопасностью и интеграцией, опираясь на лицензии ФСБ и ФСТЭК
от финансов до государственного сектора

Специфику вашей отрасли

автоматизация, аналитика, персонализация, оптимизация и другие

Ваши бизнес-цели

от базового понимания ИИ до продвинутых технических компетенций

Текущий уровень команды

с учетом ваших текущих систем и планов развития

Существующую техническую инфраструктуру

обучение, разработанное под ваш бизнес

Мы создаем программы обучения, которые полностью соответствуют потребностям вашей организации. Каждая программа учитывает:
[ Наш подход ]
БЛОК 1
Основы ИИ для бизнеса
Что такое искусственный интеллект: основные понятия и термины.
Виды ИИ и области их применения: машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение.
Возможности и ограничения современных ИИ-технологий в корпоративной среде.
Роль ИИ в цифровой трансформации предприятия.
БЛОК 2
Практические кейсы внедрения
Анализ успешных проектов внедрения ИИ в различных отраслях, включая вашу.
Разбор неудачных проектов и извлеченные уроки.
Метрики эффективности ИИ-проектов.
Построение бизнес-кейса для ИИ-инициатив. 
БЛОК 3
ИИ-инфраструктура
Требования к вычислительным ресурсам (GPU, специализированные чипы) для ИИ.
Обзор программных фреймворков, платформ и инструментов разработки ИИ.
Сравнение облачных и локальных решений для ИИ.
Масштабирование ИИ-систем в корпоративной среде.
БЛОК 4
Управление данными для ИИ
Методы подготовки данных для обучения ИИ-моделей.
Важность качества данных и их влияние на результаты работы ИИ.
Принципы управления данными (Data Governance) в ИИ-проектах.
Стратегии интеграции ИИ с существующими корпоративными хранилищами данных.
БЛОК 5
Безопасность и соответствие требованиям
Основные риски безопасности ИИ-систем и методы их минимизации.
Обеспечение приватности данных в ИИ-решениях.
Соответствие регуляторным требованиям (GDPR, отраслевые стандарты) при работе с ИИ.
Этические аспекты использования ИИ в бизнесе.
БЛОК 6
Операционное управление ИИ
MLOps: процессы разработки, тестирования, развертывания и поддержки ИИ-моделей.
Мониторинг производительности ИИ-систем.
Управление жизненным циклом моделей (от разработки до вывода из эксплуатации).
Интеграция ИИ-решений в существующие бизнес-процессы компании.

Программа обучения: основные модули

Техническая экспертиза: глубокое понимание архитектуры и требований к ИИ-системам.
Бизнес-понимание: навыки оценки потенциального ROI и интеграции ИИ-решений в бизнес-процессы.
Практические компетенции: опыт работы с реальными инструментами и платформами для ИИ.
Управленческие навыки: способность планировать и реализовывать ИИ-проекты.
Знание лучших практик: понимание, как избегать типичных ошибок при внедрении ИИ.
Что ваша команда освоит по итогам обучения:

Почему К2 НейроТех

Практический опыт

работаем с корпоративными клиентами с 2008 года, реализуя комплексные ИИ-проекты

Глубокая экспертиза

команда включает экспертов по всем аспектам ИИ-инфраструктуры — от разработки до внедрения

Отраслевые знания

понимаем специфику различных индустрий, что позволяет адаптировать обучение под ваши нужды

Подтвержденные результаты

портфолио включает успешно реализованные проекты внедрения ИИ

Трансформация бизнеса невозможна без трансформации команды

Получите персональную консультацию и индивидуальный план обучения для вашей команды. Это поможет определить оптимальный путь развития ИИ-компетенций в вашей компании