WES Executive Sessions

I.    YÖNETİMSEL BİLGİLER
AI’nın İşletme İçin Neden Önemli Olduğunun Anlaşılması 
Bu bölüm, İşletmelerin yapay zekayı işleri için yakın bir kesinti olarak görmeleri ve neden yapay zekayı öğrenmek ve planlamak için zaman harcamaları gerektiğinin temel nedenlerini ele alıyor.

•    Yapay Zekanın Stratejinizi Ve İş Modelinizi Nasıl Etkileyebileceğini Anlamak
Bu bölüm, AI'nın iş modelinizi nasıl etkileyebileceğini ve muhtemelen bozabileceğini, AI'nın stratejinizi nasıl etkileyebileceğini ve AI'nın stratejik sonuçların sunulmasını hızlandırma veya başka türlü mümkün olamayacak yeni öncelikler getirme fırsatını vurgular.

•    İş Kültürü ve Marka Üzerindeki Olası Etkileri Anlamak
Bu bölüm, otonom yapay zekanın iş kültürü ve markası üzerindeki potansiyel etkilerinden ve yapay zekayı uygularken nelere dikkat edilmesi gerektiğinden bahsedilecek.

•    Bir İşletmedeki Potansiyel Fırsatları ve Zorlukları Keşfetmek
Bu bölüm, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birkaç farklı iş alanındaki potansiyel fırsatları ele alır:
o    Planlama ve Strateji
o    Müşteri ve Pazarlama
o    Üretim
o    Operasyonlar
o    Finans
o    İnsanlar ve İK
o    BT

•    İşletmelerin Nasıl İlerleyebileceğinin Anlaşılması

Bu bölüm, işletmelerin eğitim, iş modellerini ve stratejisini yeniden değerlendirme ve planlama yoluyla yaklaşan kesintiye hazırlanmak için atabilecekleri adımları özetlemektedir.

​

II.    TEKNİK BİLGİLER 
1.Yapay Zekaya Giriş 
•    Yapay zekanın sezgisel olarak anlaşılması.
•    Yapay Zekaya Giriş (AI), Makine Öğrenimi (ML), İstatistiksel Öğrenme (SL) ve Derin Öğrenmeye (DL) arasındaki ilişki 
•    Bir iş problemini analitik probleme dönüştürmek, analitik problem çözme çerçevesi.
•    Farklı işlevsel alanlarda ve farklı endüstrilerde yapay zeka kullanım örnekleri. 
•    AI kullanarak iş süreci otomasyonu.

2. Makine Öğrenimi: Denetimli, Denetimsiz ve Takviyeli Öğrenme Algoritmaları
•    Makine öğrenimine olasılıksal akıl yürütmenin nasıl uygulanır.
•    Makine öğreniminde yer alan temel terimleri ve bileşenleri anlamak.
•    Algoritma, model, eğitim, özellik, test seti, eğitim seti gibi yaklaşımlar ve temel gerçeği veri kümesi.
•    Makine öğrenimi için fikirler geliştirin ve bir işletme için AI kullanım durumları.

3.    Tanımlayıcı, Öngörücü ve Kuralcı Analitiklere Giriş

•    Tanımlayıcı Analitiğin Amaçları. 
•    Tahmine Dayalı Analitik Modelleri. 
•    Regresyon ve Lojistik Regresyon; Kuralcı Analitik
•     Doğrusal Programlama ve Çok Kriterli Karar Verme.

4.    AI Ekibi Kurmak
•    Doğru ekibi seçmek.
•    Görev ve Sorumlulukları.
•    Organizasyon Yapısı
•    Merkezi ve Dağıtık Modeller
•    Anahtar beceri seti
•     Yeni işe alma vs. şirket içi eğitim.
5.    Analitik Teknoloji Manzarası
Yapay zeka tabanlı çözümlerin geliştirilmesi ve devreye alınması için doğru araçları ve platformları seçilmesi
6.    AI İşletme Sürecine Uyarlanması 
•    Satış ve pazarlamada AI:Fırsat ve satış dönüşümü; 
•    Kanal optimizasyonu; 
•    Müşteri yaşam boyu değeri; 
•    Operasyonlarda Yapay Zeka: Tedarik zinciri analitiği; 
•    Perakendede Yapay Zeka: Ürün çeşitliliği planlaması, marka değiştirme, promosyon etkinliği; 
•    Bankacılık ve Finansta Yapay Zeka 

7.    İş Liderlerinin ChatGPT İş Süreçlerinde Kullanma
•    Müşteri Hizmetlerini Otomatikleştirme 
•    Raporlar ve Özetler Oluşturma 
•    İçerik Oluşturma
•    Satış ve Pazarlama
•    Araştırma ve Analiz 

​

Bu eğitim kimler için uygun:
•    Yapay zekanın ne olduğunu ve işlerini nasıl etkileyebileceğini anlamak isteyen yöneticiler
•    Üretkenliği artırmak için yapay zekayı işlerine uygulamak isteyen liderler
•    AI riskini yönetmek isteyen kurullar ve şirket yöneticileri
•    Bir iş fırsatı bağlamında yapay zeka hakkında bilgi edinmesi gereken liderlik ekipleri
•    Otonom yapay zekanın markalarını ve kültürlerini nasıl etkileyebileceğini anlamak isteyen iş liderleri