Продажи на основе искусственного интеллекта и машинного обучения

Развитие бизнеса на основе автоматизированного анализа поведения клиентов, продаж и процессов

Подать заявкуОплатить

Форма обучения

Лекции и практические занятия в Фи​нансовом университете в течение 5 дней по 4 часа в вечернее время с 18.50 до 22.00 по адресу Ленинградский пр-кт, д. 51, корп. 1

Стоимость обучения

37 000 руб.​​

Спрос на специалистов в данной сфере стремительно растет не только среди ИТ-компаний, но и в продажах, маркетинге, финансах и даже HR​.

Практическая краткосрочная программа «Управление продажами на основе искусственного интеллекта и машинного обучения» направлена на развитие компетенций в области теории и практики создания систем машинного обучения для использования в компаниях различных направлений бизнеса: розничной торговли товарами и услугами, в том числе e-commerce,  финансовых компаниях,  стартапах и других в целях анализа и повышения объема продаж товаров и услуг.

Искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью эволюции технологий, продаж, маркетинга и бизнеса. В процессе обучения на данном курсе вы получите реальный опыт и знание того, как искусственный интеллект и машинное обучение работают на практике.

Курс ориентирован на :

  • сотрудников и руководителей предприятий розничной торговли, банков, страховых, инвестиционных и IT-компаний;
  • предпринимателей и бизнесменов, политиков и общественных деятелей;
  • выпускников ВУЗов и студентов;
  • всех, кто желает овладеть использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в реальном бизнесе и не только.

В результате обучения вы научитесь:

  • ​находить и оценивать возможности применения систем искусственного интеллекта для решения прикладных задач, влияющих на повышение качества реализуемых товаров и услуг, повышения лояльности клиентов и объема продаж;
  • решать конкретные бизнес-задачи и работать с данными с помощью машинного обучения​;
  • самостоятельно проектировать и реализовывать интеллектуальные информационные системы прогнозирования спроса, продаж, доходов, оттока клиентов, сегментирования потребителей, разработки рекомендательных систем, основанных на современных технологиях машинного обучения и обработки больших данных.​

Программа курса

  1. Алгоритмы машинного обучения. Принципы анализа текстовой и графической информации, эмоциональной окраски текстов. Принципы создания рекомендательных систем. Интеллектуальные сервисы и чат-боты. Нейросетевые технологии. Примеры проектов в различных сферах бизнеса. Современные технологии машинного обучения: R, Python, Spark. Демократизация искусственного интеллекта. Искусственный интеллект без программирования.  Microsoft Azure Machine Learning, IBM Watson Machine Learning.
  1. Прогнозирование оттока клиентов. Модель логистической регрессии. Методы оценки качества моделей классификации. Модели деревьев и лесов решений. Бустинг деревьев решений. Нейронные сети и машины опорных векторов. Технологическая реализация моделей машинного обучения в Microsoft Azure Machine Learning.
  1. Практические модели регрессии. Прогнозирование спроса, продаж, доходов. Модель множественной линейной регрессии. Методы оценки качества моделей регрессии. Использование моделей деревьев, лесов, нейронных сетей для прогнозирования.
  1. Практическое использование моделей кластерного анализа в задаче сегментирования потребителей. Кластерный анализ. Задача сегментирования потребителей. Метод К-средних. Методы оценки качества моделей кластерного анализа.
  1. Анализ аномалий, рекомендательные системы и анализ текстовой информации. Поиск аномалий. Поиск мошеннических трансакций.  Принципы анализа текстовой информации. Принципы анализа эмоциональной окраски текстов.
  1. Подведение итогов, результатов выполнения заданий, ответы на вопросы.

По результатам освоения программы вы получаете удостоверение о повышении квалификации установленного образца Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.​

 


Отзывы специалистов
о наших программах

Обучение по нашим технологиям приносит новые реальные знания и навыки

Заявка на обучение