MMO5580 Digital transformation / Digitaalsed muutused
Kursus tutvustab digitaliseerimise võimalusi, et ettevõte suudaks töötada kiiremini, vähendada kulusid, ühendades ettevõtte protsessid ja ressursid. Üks fookustest on tehisintellekti teemal. Kursuse käigus omandame ülevaate, kuidas digitaliseerimise lahendusi rakendada organisatsiooni erinevatel tasemetel ning erinevates majandusvaldkondades. Kursusega arendame ka oskusi digirakenduste valimiseks ja seeläbi efektiivsete äriprotsesside kavandamiseks ning realiseerimiseks. Seda kursust antakse nii eesti kui inglise keeles.
Kursuse etugi Moodles (kursuse deklareerinud tudengitele)
Kursuse ainekaart õppeinfosüsteemis (ÕIS)
MMT5790 Tarkvaratehnoloogiad
Kursus annab ülevaate tarkvaratehnoloogiate rakendamisest, tellimisest ja haldamisest organisatsioonis ning kirjeldada infosüsteemidega seonduvaid sotsiaalseid, eetilisi, majanduslikke ja juriidilisi aspekte. Kurusel räägitakse infosüsteemidest ja spetsiifilisemalt tarkvarasüsteemidest. Tuuakse esile seos tarkvara ja ettevõtete eesmärkide vahel. Käsitletakse tarkvaraprojektide juhtimist. Puudutamata ei jää ka tarkvaraga kaasnevad sotsiaalsed ning eetilised aspektid. Vaatame läbi tarkvara peamised arhitektuurivariandid, andmebaasid ja turvalisuse.
Kursuse etugi Moodles (kursuse deklareerinud tudengitele)
Kursuse ainekaart õppeinfosüsteemis (ÕIS)
Tehisintellekti alused
Kursuse eesmärk on pakkuda sissejuhatus tehisintellekti (AI) ja selle rakendustesse erinevates valdkondades. Õppurid õpivad tehisintellekti põhitõdesid, sealhulgas saavad ülevaate masinõppest, süvaõppest, närvivõrkudest ja loomuliku keele töötlemisest. Kursusel käsitletakse ka tehisintellektiga seotud eetilisi kaalutlusi ja selle mõju ühiskonnale.
Kursuse etugi Moodles (kursuse deklareerinud õppuritele)
Tehisintellekti kasutamine jae- ja e-kaubanduses ning turunduses
Kursus käsitleb tehisintellekti ja selle praktilisi rakendusi jaekaubanduses ja ekaubanduses, sh nendega seotud turundustegevustes ja klienditeeninduses. Kursus võimaldab mõista AI potentsiaali ja väljakutseid selles valdkonnas.
Kursuse sisu: 1. Sissejuhatus tehisintellekti ja jaekaubandusse: AI põhimõisted ja terminoloogia, Jaekaubanduse ülevaade ja väljakutsed, Mil moel muudab AI tulevikus jaekaubandust; 2. Masinõppe põhimõtted jaekaubanduses: AI meetodid jaekaubanduse aspektist, Õppimisprotsess ja mudeli hindamine; 3. Andmed, mida AI mudelid vajavad: Jaekaubanduse andmed, Andmete kvaliteet, Andmekogumismeetodid, Andmete puhastamine ja ettevalmistamine; 4. Soovitussüsteemid: Personaalturundus, Personaalne pakkumine ja hinnakujundus, Reklaamtekstid generatiivse AIga; 5. Isikupärastatud klienditeenindus: Personaalne klienditeenindus, Virtuaalsekretär, kirjarobot, Virtuaalassistent; 6. Ennustava analüütika kasutuskohad: Kliendianalüütika; Prognoosimine kliendigruppide ja üksikliendi tasemel, AI kasutamise optimieerimisülesannetes, n transpordis ja logistikas; 7. AI lahenduste hindamine ja tulemuste mõõtmine: Tõhususe mõõdikud AI rakendamisel, Hindamisraamistikud ja nende kasutamine; 8. AI riskid ja eetilised Aspektid: Andmete privaatsus ja turvalisus jaekaubanduses, Eetilised kaalutlused AI kasutamisel.
Kursuse etugi Google Classroomis
Videojuhend-kuidas kursuse etoega liituda
Äriprotsesside tõhustamine tehisintellektiga
Kursuse eesmärkideks on anda osalejatele sügavam arusaam äriprotsesside juhtimise põhimõtetest ja tehisintellekti rakendamise võimalustest nende tõhustamisel. Kursus keskendub äriprotsesside süstemaatilise kaardistamise, analüüsi ja hindamise oskuste arendamisele, integreerides samal ajal tehisintellekti meetodeid. Praktiliste oskuste kaudu saavad osalejad luua ja juhtida tehisintellekti mudeleid äriprotsesside automatiseerimisel ning optimeerimisel. Lisaks rõhutatakse eetiliste ja õiguslike küsimuste mõistmist, andes osalejatele vajalikud teadmised nende aspektide arvestamiseks ja lahendamiseks organisatsiooni kontekstis.
Kursuse sisu: 1. Äriprotsesside juhtimine (BPM – business process management): BPM (Business Process Management) põhimõisted, Efektiivsete äriprotsesside olulisus organisatsioonis, Äriprotsesside optimeerimine; 2. AI toel juhitud äriprotsessid: AI rakendused äritegevuses, Erinevad masinõppe algoritmid ja nende rakendamine BPM-s, Tehisintellekti roll äriprotsesside tõhustamisel, AI integreerimine äriprotsesside juhtimisega; 3. Inimese-AI koostöö: Augmenteeritud töötaja, Efektiivne koostöö inimese ja AI vahel, Töötajate kaasamine ja motiveerimine uute süsteemidega töötama; 4. AI riistvara ja tarkvara, mida vaja äriprotsesside juhtimiseks: Protsesside automatiseerimise vahendid ja platvormid, Asjade internet (IoT), Pilvearvutused, Servaarvutused; 5. Projekti ettevalmistamine ettevõttes: Äriprotsesside kaardistamine ja analüüs, Ettevõtte oskusteabe transformeerimine andmeteks, Andmete kogumine ja analüüs äriprotsesside hindamiseks, Võimalike AI lahenduste selgitamine, Töövoogude mudeldamine; 6. Tehisintellekti rakendamine äriprotsessides: Automatiseeritud töövood, Reaalajas jälgimine BPM süsteemis , Tehisintellekti kasutamine protsesside reaalajas optimeerimisel, Reeglipõhine AI, Generatiivne AI, Hübriidsüsteemid; 7. Otsusetegemise protsess: Reaalajas otsuste tegemine, Inimene otsuse heakskiitvas rollis (human in the loop), Autonoomset otsustusvõimet valdavad süsteemid; 8. Eetilised kaalutlused AI lahenduste valikul ja ekspluatatsioonil: Eetilised dilemmad ja nende lahendamine, Kasutajate privaatsuse kaitsmine.
Kursuse etugi Google Classroomis
Videojuhend-kuidas kursuse etoega liituda
Praktilised tööd
Kursused hõlmavad praktilisi töid, mille käigus enamasti õpitakse koostama või testima äritegevuse praktikas reaalselt toimivaid lahendusi. Õppeperioodi vältel, igal nädalal omndab õppur läbi praktikumi juurde ühe uue oskuse. Praktikumi alustatakse harjutustunnis ning lõpetatakse kodus iseseisva tööna. Praktikumid valitakse kursuse spetsiifikast ja käimasoleva AI revolutsiooni hetkeseisust lähtuvalt. Ülevaade mõnedest varasematest praktikumidest:
- AI-revolutsiooni võimaldajad – majanduslikud, sostsiaalsed, tehnoloogilised ja poliitilised tegurid
- Ennustav analüütika, kategooriate klassifitseerimine
- Ennustav analüütika, regressioon (arvandmete prognoosimine)
- Ennustav analüütika, tegevusnäitajate (aegridade) prognoosimine
- Teiste ettevõtete jaemüügi virtuaalassistentide hindamine
- Süvanärvivõrgumudeli treenimine töötaja produktiivsuse astme klassifitseerimiseks heli või videosisendi põhjal
- Sisuanalüütika kasutamine kommertstekstide täiustamisel
- Kõne-tekstiks tööriistad, koosoleku helisalvestuse transkribeerimine ja automaat-kokkuvõtte koostamine
- Loomulik keeletöötlus (NLP) äriprotsessides, kõnesüntees
- Kommertskasutuse juturoboti kavandamine, ehitamine ja testimine, kasutaja taotluste (intentide) kaardistamise meetodil
- Virtuaalassistendi ehitamine suure keelemudeli baasil
- Finantsanalüüsi virtuaalassistent
- Alexa skill häälvestlusroboti koostamine klientidele ettevõttega suhtlemise hõlbustamiseks
- LLMi veebiäpi koostamine reklaamtekstide isikupärastamiseks
- Veebikommentaaride veebikaapimise ja sentimendianalüüsi tööriista ehitamine Google Sheets baasil, et läbi massiivse andmekorje hinnata tarbijate meelsust ja turu suundumusi
- Klienditoe vastus kliendile GPT-vestlusagendi poolt koostatuna
- GPT kasutamine otsustoena juhtimisotsuse stsenaariumi lahendamisel
- Virtuaalagendi kasutamine konsultandina ettevõtlusega alustamisel
- Virtuaalagendi kasutamine konsultandina töösuhete alal
- Virtuaalagent personalivärbamise rollis – parima kandidaadi valimine vastavalt töökoha kirjeldusele
- Virtuaalsekretäri, kirjaroboti ehitamine, mis saab aru kliendi päringust ning oskab sellele vastuse koostada ja ära saata
- Vastuskirja genereerimine kliendi päringule lähtuvalt varasemate klientidega kirjavahetusest, vektorandmebaasi meetodil
- Riskihindamise tööriist suure keelemudeli baasil
- Äriprotsesside automatiseerimisplatvormid (Zapier, Make)
- Graafandmebaaside kasutamine ettevõtte oskusteabe talletamiseks
- LLMil põhineva virtuaalagendi edasijõudnud funktsioonid – internetiotsing ja Verbose