Live-onlineAI ბიზნესის განვითარებაში
-
12 ლექცია
-
36 საათი
-
6 კვირა
ხელოვნური ინტელექტი აღარ არის მხოლოდ ტექნოლოგიური ტრენდი - ის დღითიდღე უფრო მნიშვნელოვან როლს თამაშობს თანამედროვე ბიზნეს სამყაროში. AI ეხმარება ბიზნესებს, გააანალიზონ დიდი მოცულობის მონაცემები, გააუმჯობესონ გადაწყვეტილებების მიღების პროცესი, გაზარდონ ეფექტურობა, შეამცირონ ხარჯები და შექმნან ინოვაციური პროდუქტები თუ მომსახურებები. მეტიც, კომპანიები, რომლებიც AI-ის იყენებენ, შემოსავლების 2.5-ჯერ, ხოლო პროდუქტიულობის 50%-მდე ზრდას აჩვენებენ. სწორედ ამიტომ, AI ტექნოლოგიების ცოდნა და მათი ბიზნეს პროცესებში ინტეგრაციის უნარი დღეს კრიტიკულად მნიშვნელოვანია ნებისმიერი ორგანიზაციის წარმატებისა და კონკურენტუნარიანობისთვის.
ამ პროგრამის ფარგლებში თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ შეარჩიოთ და მოარგოთ ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოები თქვენი ბიზნესის უნიკალურ საჭიროებებს, როგორ გაამარტივოთ და გააუმჯობესოთ სამუშაო პროცესები AI-ის დახმარებით და რაც მთავარია, ტექნიკური ექსპერტიზის გარეშე, შეძლებთ, თქვენი კომპანიის მონაცემები სტრატეგიულ უპირატესობად აქციოთ.
კურსის დასრულების შემდეგ შეგეძლება
დამატებითი უნარები: Gemini, Miro AI, Julius AI, Manus AI, Clay, Apollo, Semrush, Fin AI, Notion AI, Lovable, Canva AI, Freepik, Visualelectric, Micro1
-
თავისუფლად ფლობდე GenAI-ს - გაიგო, რა ღირებულებას ქმნის ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები ბიზნესისთვის;
-
წამოიწყო ხელოვნური ინტელექტის დანერგვის ინიციატივები შენს სამუშაო პროცესებსა და პროდუქტებში;
-
შენი გუნდის რეალურ მონაცემებზე დაყრდნობით გადააქციო ბიზნეს გამოწვევები ეფექტურ გადაწყვეტილებებად - გაანალიზო, დაამუშავო და გამოიყენო ბიზნესის განვითარებაში;
-
შეაფასო და შეარჩიო კონკრეტულ საჭიროებებზე მორგებული ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები;
-
გაზარდო გუნდის ეფექტურობა AI - first გადაწყვეტილებების შემუშავებით.
სამ-ხუთ | 19:30-22:30
სამ-ხუთ | 19:30-22:30
TBC განვადება
BOG განვადება
ვისთვის არის კურსი
საშუალო და მაღალი რგოლის მენეჯერებისთვის
რომელთაც სურთ AI-ის დახმარებით ბიზნეს პროცესების გაუმჯობესება.
მეწარმეებისთვის
რომელთაც სურთ ბიზნესისთვის ახალი შესაძლებლობების აღმოჩენა და მისი ზრდის წახალისება, AI-ის დახმარებით.
სხვადასხვა სფეროს პროფესიონალებისთვის
ნებისმიერი დაინტერესებული Business-minded ადამიანისთვის, ვისავ სურს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კონკრეტული შედეგებისთვის.
პროგრამა მოიცავს
კურსდამთავრებულთა კლუბი
ფინალური გამოცდის წარმატებით ჩაბარების შემთხვევაში, კურსდამთავრებული ავტომატურად ირიცხება Alumni Club-ში, შემდეგ კი იღებს წვდომას ექსკლუზიურ ივენთებზე, კონტენტსა და შემოთავაზებებზე ჩვენი პარტნიორი კომპანიებისგან.
პრაქტიკული პროექტები
პრაქტიკაზე დაფუძნებული სწავლება, რაშიც იგულისხმება დავალებები / სავარჯიშოები და ინდივიდუალური პროექტი.
ორენოვანი სერტიფიკატი
კურსის წარმატებით დასრულების შემდეგ სტუდენტი მიიღებს ორენოვან სერტიფიკატს.
სილაბუსი
ხელოვნური ინტელექტის სახეობები (გენერაციული, აგენტური, ა.შ.) და მისი განვითარების დინამიკა;
AI ბიზნესში - გამოწვევები & შესაძლებლობები;
ხელოვნური ინტელექტის პოტენციური უკუგება (ROI) ბიზნესისთვის.
მონაცემთა კრიტიკულობა ხელოვნური ინტელექტისთვის;
გენერაციული AI და მისი გამოყენებადობა.
პრომპტების ძირითადი ტიპები: Zero-shot, Few-shot, Chain of Thought (CoT);
პრომპტინგის საუკეთესო პრაქტიკები: CLEAR და RISE მეთოდები;
იტერაციული პრომპტინგი: შედეგების გაუმჯობესება მრავალსაფეხურიანი მიდგომით;
მეგაპრომპტების კონცეფცია და მათი გამოყენება კომპლექსური ამოცანებისთვის;
ჰალუცინაციები გენერაციულ AI-ში (არასწორი/გამოგონილი ინფორმაცია).
პასუხისმგებლიანი AI-ის ძირითადი პრინციპები: სამართლიანობა, საიმედოობა, უსაფრთხოება, ინკლუზიურობა, გამჭვირვალობა, ანგარიშვალდებულება;
AI-ის დანერგვის პირველადი, მეორეული და გრძელვადიანი ეფექტების გათვალისწინება.
AI-ის დანერგვის ბარიერები & მასთან გამკლავების გზები;
ვორქშოპი - კონკრეტული პრობლემების/გამოწვევების იდენტიფიცირება ბიზნეს პროცესებში;
Case Studies - AI-ის გამოყენება ბიზნესის სხვადასხვა მიმართულებაში: კვლევა & ანალიზი, მომხმარებელთან ურთიერთობა, ოპერაციები, მარკეტინგი & გაყიდვები.
აარჩიე შენთვის სასურველი დრო
ლექტორები
გუა ტაბიძე
AI in Business Development
გუა ტაბიძე
AI in Business Development
AI გადაწყვეტილებების სტრატეგი და განვითარების მრჩეველი, 10+ წლიანი გამოცდილებით ტექნოლოგიურ სფეროში. ის ეხმარება კომპანიებს, გამოავლინონ და გამოიყენონ AI-ის რეალური შესაძლებლობები. გუას როგორც ადგილობრივ, ისე გლობალურ კომპანიებთან (TBC, Adjarabet, Levingstone, Epam, Claida, Proxify, Theneo) მუშაობის გამოცდილება აქვს, სადაც სხვადასხვა დროს ითავსებდა ლიდერულ როლს მომხმარებელზე მორგებული AI გადაწყვეტებისა და ციფრული გამოცდილებების განვითარების მიმართულებით. ის ფლობს IBM-ის აღიარებას პასუხისმგებლიანი AI გადაწყვეტილებების დაგეგმვაში.
Linkedin
ხშირად დასმული კითხვები კურსის შესახებ
Your search Digital Designer did not match any documents
ვერ მიიღე შენთვის საინტერესო ინფორმაცია?
ჩაეწერე უფასო კონსულტაციაზეშესაძლოა გაინტერესებდეს
საშუალო 
დამწყები 
დამწყები 
საშუალო 
საშუალო 
დამწყები 
საშუალო 
დამწყები 
საშუალო 
საშუალო
საშუალო
დამწყები
დამწყები
საშუალო
საშუალო
დამწყები რელევანტური რესურსები
იხილე სრულად
ხელოვნურ ინტელექტთან (AI) დაკავშირებული ტერმინები, რომლებიც უნდა იცოდე
ტექნოლოგიური სამყაროს განვითარებასთან ერთად ხელოვნური ინტელექტის როლი მნიშვნელოვნად იზრდება. მას ყოველდღიურად არაერთი ადამიანი იყენებს მის პირად თუ პროფესიულ ცხოვრებაში. ხელოვნური ინტელექტი (AI) მრავალფეროვან შესაძლებლობას იძლევა: დროის დაზოგვა, ხარჯებისა და რუტინული საქმიანობის შემცირება, პროდუქტიულობის გაზრდა და ზუსტი გამოთვლების სწრაფად გაკეთება.ამიტომ დროა, ხელოვნურ ინტელექტს დაუმეგობრდე და შენი საქმიანობის ნაწილად აქციო. მანამდე კი, პირველ რიგში, ამ ბლოგს გაეცანი, სადაც თავმოყრილია AI-თან დაკავშირებული ტერმინოლოგია. მათი ცოდნა AI-ის ხელსაწყოების შესწავლასა და პრაქტიკაში დანერგვას უფრო გაგიმარტივებს. ტერმინები: ხელოვნური ინტელექტი (AI) ხელოვნური ინტელექტი (Artificial Intelligence) წარმოადგენს ადამიანის ინტელექტის, მის გონებაში წარმოებული პროცესების ერთგვარ სიმულაციას, რაც კომპიუტერული სისტემების დახმარებით ხდება. AI-ის შეუძლია ადამიანის უნარებისა და შესაძლებლობების ათვისება: კომუნიკაცია, დასწავლა და გადაწყვეტილების მიღება. AI ეთიკა AI ეთიკა იმ საკითხების ერთობლიობაა, რაზეც დაინტერესებული მხარეები (ინჟინრები, მთავრობის წარმომადგენლები) უნდა ზრუნავდნენ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ ტექნოლოგია სათანადოდ შემუშავდეს და გამოიყენონ შესაბამისმა პირებმა. ეს გულისხმობს ისეთი სისტემების შემუშავებასა და დანერგვას, რომლებიც ხელს უწყობს უსაფრთხოებას, დაცულობასა და მდგრადობას. ალგორითმი ალგორითმი წარმოადგენს წესების ერთობლიობას, რომელსაც AI ხელსაწყოს გადასცემენ გარკვეული დავალების შესასრულებლად ან პრობლემის გადასაჭრელად. ძირითადად არსებობს შემდეგი სახის ალგორითმები: კლასიფიკაცია, რეგრესია და კლასტერები. აპლიკაციის პროგრამირების ინტერფეისი (API) API წარმოადგენს პროტოკოლების ერთობლიობას, რომლებიც განსაზღვრავენ, როგორ ურთიერთქმედებს ორი Software აპლიკაცია ერთმანეთში. API იწერება პროგრამული ენების დახმარებით, როგორებიცაა, მაგალითად, C++, JavaScript. დიდი ზომის მონაცემები (Big data) დიდი ზომის მონაცემები აღნიშნავს მონაცემთა დიდი ხომის ბაზებს, რომელთა შესწავლა და ანალიზი გარკვეული მახასიათებლებისა და ტენდენციების აღმოჩენას უზრუნველყოფს. მიღებული შედეგები კი ეფექტური გადაწყვეტილებების მისაღებად გამოიყენება. დღეს ორგანიზაციებს დიდი რაოდენობით ინფორმაციის შეგროვება შეუძლია მისი მომხმარებლებისგან, რისთვისაც არაერთ ხელსაწყოს იყენებენ. სწორედ ამიტომ ეძახიან ამ ტერმინს "დიდი" ზომის მონაცემებს. ჩეტბოტი (Chatbot) ჩეტბოტი არის Software აპლიკაცია, რომელსაც შეუძლია ადამიანური საუბრების იმიტაცია ტექსტური თუ ხმოვანი ბრძანებების შედეგად. კომპიუტერული გამოთვლები - Computing კომპიუტერული გამოთვლები AI-ის მსგავსი მოდელია, რომელიც ასევე ადამიანის ფიქრის პროცესის იმიტაციას აკეთებს. ხშირად მარკეტერები ამ ტერმინს AI-თან დაკავშირებული მეცნიერული მისტიკის გასაქრობად იყენებენ. კომპიუტერული ხედვა - Computer Vision კომპიუტერული ხედვა წარმოადგენს მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების ინტერდისციპლინარულ დარგს, რომელიც შეისწავლის, თუ როგორ აგროვებენ კომპიუტერები ინფორმაციას სურათებისა და ვიდეოებისგან. AI ინჟინრები ადამიანის ვიზუალური სისტემის მოქმედების პრინციპებს კომპიუტერულ ხედვას არგებენ და ამ პროცესებს ავტომატურს ხდიან. Data Mining Data Mining არის მონაცემთა დიდი ბაზების დახარისხების პროცესი გარკვეული მახასიათებლების აღმოსაჩენად, რომლებიც მოდელების გაუმჯობესებასა და პრობლემების გადაჭრაში დაეხმარებათ. მონაცემთა მეცნიერება მონაცემთა მეცნიერება ტექნოლოგიის სფეროს ინტერდისციპლინარული მიმართულებაა, რომელიც იყენებს ალგორითმებს დიდი ზომის მონაცემების შესაგროვებლად და მათ გასაანალიზებლად. მიღებული ინფორმაცია კი გამოიყენება ეფექტური ბიზნეს გადაწყვეტილებების მისაღებად. ღრმა დასწავლა - Deep Learning ღრმა დასწავლა არის AI-ის ფუნქცია, რომელიც წარმოადგენს ადამიანის ტვინის იმიტაციას და სწავლობს, თუ როგორ აანალიზებს იგი ინფორმაციას გადაწყვეტილების მისაღებად. მას შეუძლია ეს პროცესი ადამიანის ზედამხედველობის გარეშე, არასტრუქტურირებული მონაცემებით დაისწავლოს. Emergent behavior Emergent behavior (Emergence) აღნიშნავს AI სისტემის მიერ უჩვეულო, მოულოდნელი შესაძლებლობების გამოვლინებას. გენერაციული AI გენერაციული AI წარმოადგენს ტექნოლოგიას, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს კონტენტის (ტექსტი, სურათი, ვიდეო) შესაქმნელად იყენებს. დიდი ზომის მონაცემების მეშვეობით მას დასწავლილი აქვს სხვადასხვა მახასიათებლები და მათი გამოყენებით ქმნის ახალ მასალას. ჯებირები (Guardrails) ჯებირები მოიცავს იმ შეზღუდვებსა და წესებს, რომლებიც AI სისტემებს გააჩნიათ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ მათთვის მიწოდებული მონაცემები სათანადოდ დაამუშაონ და არ შექმნან არაეთიკური კონტენტი. ჰალუცინაცია ჰალუცინაცია აღნიშნავს AI სისტემისგან მიღებულ არასწორ პასუხს ან მცდარ ინფორმაციას, რომელსაც იგი წარმოაჩენს როგორც ფაქტობრივ მონაცემებს. ჰიპერპარამეტრი ჰიპერპარამეტრი არის პარამეტრი ან მნიშვნელობა, რომელიც გავლენას ახდენს AI მოდელის დასწავლის პროცესზე. იგი ძირითადად მექანიკურად ყენდება. სურათის აღქმა (Image Recognition) სურათის აღქმა არის ობიექტის, ადამიანის, ადგილის, ფოტოსურათში ან ვიდეოში მოცემული ტექსტის ამოცნობის პროცესი. დიდი ენის მოდელი (LLM) დიდი ენის მოდელი (LLM) წარმოადგენს AI მოდელს, რომელიც ენის შესასწავლად ამუშავებს დიდი რაოდენობის ტექსტს და შედეგად ქმნის ადამიანის მსგავს ტექსტს. შეზღუდული მეხსიერება (Limited memory) შეზღუდული მეხსიერება ისეთი AI სისტემაა, რომელიც დროებით ინახავს რეალურ დროში მიღებულ მონაცემებს და მათ უკეთესი გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებს. მანქანური სწავლება მანქანური სწავლება აერთიანებს კომპიუტერულ მეცნიერებას, მათემატიკასა და კოდირებას. იგი ქმნის ალგორითმებსა და მოდელებს, რომლებიც მანქანებს დამოუკიდებლად მონაცემების დასწავლასა და ქცევის პროგნოზირებაში ეხმარება. ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) ბუნებრივი ენის დამუშავების AI მოდელი კომპიუტერს აძლევს შესაძლებლობას, აღიქვან და გააანალიზონ ადამიანების ენა, რომლებიც ტექსტური და ხმოვანი ფორმატით მიეწოდებათ. ნეირონული ქსელი ნეირონული ქსელი ღრმა დასწავლის ტექნიკაა, რომელიც ადამიანის ტვინის სტრუქტურის მსგავსია. იგი მოითხოვს მონაცემთა დიდ ბაზებს, რათა ჩაატაროს გამოთვლები და სხვა პროცესები. მას შეუძლია ხმოვანი და ვიზუალური მასალების აღქმა. Overfitting Overfitting მანქანური სწავლების ისეთ შემთხვევას მიემართება, როდესაც ალგორითმი მისთვის გადაცემული მონაცემებიდან მხოლოდ კონკრეტულ მაგალითებზე მუშაობს. ზოგადად AI მოდელს უნდა შეეძლოს მონაცემებში არსებული მახასიათებლების განზოგადება. მახასიათებლების აღმოჩენა კომპიუტერული ალგორითმების გამოყენებით შესაძლებელი ხდება გარკვეული მახასიათებლების აღმოჩენა, რომლებიც გვიჩვენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს. მისი საშუალებით მონაცემები სხვადასხვა კატეგორიებად ხარისხდება. პროგნოზირებადი ანალიტიკა პროგნოზირებადი ანალიტიკა ტექნოლოგიის გამოყენებით აკეთებს იმის პროგნოზს, თუ რა მოხდება მომავალში. ამ დროს იგი ეყრდნობა წინარე გამოცდილებებს. ბიზნეს ანალიტიკა ბიზნეს ანალიტიკა ტექნოლოგიის დახმარებით აანალიზებს მონაცემებს მოსალოდნელი სიტუაციებისა და სცენარების განსასაზღვრად. იგი ეხმარება კომპანიებს, მიიღონ უკეთესი სტრატეგიული გადაწყვეტილებები. კვანტური გამოთვლა კვანტური გამოთვლა არის პროცესი, რომელიც გამოთვლებისთვის იყენებს კვანტურ-მექანიკურ ფენომენებს, როგორებიცაა კვანტური გადაჯაჭვულობა და სუპერპოზიცია. კვანტური მანქანური სწავლება ამ ალგორითმების დახმარებით გაცილებით უფრო სწრაფად მუშაობს, ვიდრე მანქანური სწავლების კლასიკური მოდელი. Reinforcement learning ეს არის მანქანური სწავლების მოდელი, რომლის ალგორითმიც მის გარე სამყაროსთან ურთიერთქმედებით სწავლობს. Sentiment analysis ცნობილი, როგორც Opinion mining, ეს პროცესი აღნიშნავს AI-ის გამოყენებას ციფრული ტექსტის ემოციური ტონისა და შინაარსის გასაანალიზებლად. სტრუქტურირებული მონაცემები სტრუქტურირებული მონაცემები აღნიშნავს ისეთ მონაცემებს, რომლებიც განსაზღვრულია და მისი მოძიება შესაძლებელია. მაგალითად, ტელეფონის ნომერი, თარიღი, პროდუქტის შტრიხკოდი. Supervised learning მანქანური სწავლების ყველაზე გავრცელებული ტიპი, როდესაც მიღებული მონაცემები გამოიყენება სწავლების პროცესში სწორი ალგორითმების შესაქმნელად. ტოკენი ტოკენი არის ტექსტური ცვლადი, რომელსაც დიდი ენის მოდელი იყენებს ენის გასაგებად და დასასწავლად. იგი შეიძლება იყოს ერთი სიტყვა ან სიტყვის შემადგენელი ნაწილაკი. სავარჯიშო მონაცემები სავარჯიშო მონაცემები გამოიყენება AI მოდელების დასწავლის პროცესში. ტრანსფერული სწავლება ეს წარმოადგენს მანქანური სწავლების ტიპს, რომელიც არსებულ, უკვე დასწავლილ მონაცემებს იღებს და ახალ სავარჯიშოებსა და აქტივობებს არგებს. ტურინგის ტესტი კომპიუტერულმა მეცნიერმა ალან ტურინგმა შექმნა ტესტი, რომელიც აფასებს მანქანის ინტელექტის შესაძლებლობას ადამიანურთან შედარებით, ძირითადად კი, ენისა და ქცევის კუთხით. ტესტის დროს გამომცდელი აფასებს ადამიანსა და მანქანას შორის მიმდინარე საუბარს. თუ მან ვერ შეძლო პასუხების ერთმანეთისგან გარჩევა (მანქანის არის თუ ადამიანის), ეს ნიშნავს, რომ მანქანამ ტურინგის ტესტი წარმატებით გაიარა. არასტრუქტურირებული მონაცემები არასტრუქტურირებული მონაცემები არ არის განსაზღვრული და მათი მოძიებაც არ არის შესაძლებელი. მაგალითად, აუდიო, ფოტო და ვიდეო მასალა. ძირითადად, მონაცემების უმეტესი ნაწილი არასტრუქტურირებულია. Unsupervised learning სწავლების ტიპი, როდესაც ალგორითმი დაუხარისხებელ მონაცემებს იყენებს და დამოუკიდებლად შეისწავლის მათ. ხმის ამომცნობი ამ დროს კომპიუტერი უსმენს და აანალიზებს ადამიანისგან წამოსულ ხმოვან სიგნალებს და შედეგად ქმნის ხმოვან ან ტექსტურ მასალებს. მაგალითად, Apple-ის Siri, Amazon-ის Alexa. ეს მოწყობილობები უზრუნველყოფს დისტანციურად მითითებებისა და დავალებების გადაცემას. ამგვარად, AI საკმაოდ მრავალმხრივი მიმართულებით ვითარდება და თანდათან ყველა ინდუსტრიაში მნიშვნელოვან როლს ირგებს. იგი დროის, ხარჯისა და ენერგიის დასაზოგად საუკეთესო საშუალებად იქცა. Commschool-ში კი სპეციალური კურსიც შევიმუშავეთ, რომელიც AI-ის ეფექტიანად გამოყენებას შეგასწავლის.ხელოვნური ინტელექტი (AI) პრაქტიკაში - ეს პროგრამა მნიშვნელოვანი უნარების განვითარების შესაძლებლობას მოგცემს. ამიტომ გაეცანი კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი Commschool-ში!
გაიცანი AI in Business Development-ის კურსის ლექტორი: გუა ტაბიძე
დღევანდელ ბიზნეს რეალობაში ხელოვნური ინტელექტი (AI) აღარ არის მხოლოდ ტექნოლოგიური ტრენდი — ის გარდაქმნის თამაშის წესებს და აყალიბებს ახალ ღირებულებებს. სწორედ ამ ტრანსფორმაციულ პროცესს ეხმიანება commschool-ის კურსი AI in Business Development, რომელიც გვასწავლის, როგორ დავნერგოთ AI რეალურ ბიზნეს ამოცანებში და მივაღწიოთ მაქსიმალურ შედეგებს.კურსის ლექტორია გუა ტაბიძე — პრაქტიკოსი ლექტორი, AI გადაწყვეტილებების სტრატეგი და განვითარების მრჩეველი, 10+ წლიანი გამოცდილებით ტექნოლოგიურ სფეროში, რომელიც ეხმარება კომპანიებს გამოავლინონ და გამოიყენონ AI-ის რეალური შესაძლებლობები. მისი პრაქტიკული გამოცდილება და ინოვაციური ხედვა კურსს უნიკალურობას ანიჭებს და მონაწილეებს დაეხმარება, უკეთ გაიაზრონ AI-ის როლი ბიზნესის განვითარებაში.ამ ბლოგში უფრო ახლოს გაგაცნობთ გუას პროფესიულ გზას, ხედვებს და იმ გამოცდილებას, რომელიც მას აძლევს ღირებულ შესაძლებლობას — დაეხმაროს ბიზნესებს გააძლიერონ თავიანთი პოტენციალი და მაქსიმალურად გამოიყენონ AI-ის შესაძლებლობები. "AI აღარ არის მხოლოდ ტრენდი – ის ბიზნესის მომავლის საფუძველია. მისი უგულებელყოფა ნიშნავს, რომ თქვენ რისკავთ არა მხოლოდ ჩამორჩენას, არამედ თამაშიდან გასვლასაც.“ გუა ტაბიძე გაიგე მეტი კურსის შესახებ კარიერული გზა გუას კარიერული გზა უნიკალური სიზუსტით აერთიანებს საკუთარ მიზნებსა და ბაზრის საჭიროებების ჰარმონიას. მისი თქმით, წარმატების მიღწევა შემთხვევითობებზე არ დგას — პირიქით, ეს მიზანმიმართული და გააზრებული განვითარების შედეგია. მისი კარიერა TBC ბანკში დაიწყო, სადაც მან 40-ზე მეტი ციფრული პროდუქტის დიზაინზე იმუშავა. მიღებულმა გამოცდილებამ საშუალება მისცა, დაენახა მომხმარებლების საჭიროებები და შეექმნა ინოვაციური გადაწყვეტილებები, რომლებიც მილიონობით მომხმარებლის კომფორტს ემსახურებოდა.მოგვიანებით, გუა Adjarabet-ში ხელმძღვანელობდა ქართულ და სომხურ ბაზრებზე პასუხისმგებლიანი გემბლინგის მიმართულებას. ამ პერიოდში მან პირველად დაიწყო ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება თამაშების პერსონალიზაციისა და კონტენტის ოპტიმიზაციისთვის. ეს გამოცდილება მისთვის გარდამტეხი აღმოჩნდა და ნათლად დაანახა, თუ როგორ შეუძლია AI-ს მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს მომხმარებლის გამოცდილება.გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (GenAI) ერაში მისი ჩართულობა მოიცავს ისეთ ინოვაციურ პროექტებს, როგორიცაა Claude (AI-ზე დაფუძნებული ინსაითები ელექტრონულ კომერციაში), Stimuli (გაყიდვებისა და მარკეტინგული კომუნიკაციების ავტომატიზაცია) და Proxify (ტალანტების შიდა ინფორმაციის მართვის სისტემები). მას ასევე აქვს გამოცდილება რობოტიკასა და RPA სისტემებში. სპეციალიზებულია B2B და SaaS პროდუქტებში, ასევე აქვს მნიშვნელოვანი გამოცდილება B2C მიმართულებითაც.იგი მიიჩნევს, რომ უწყვეტი განვითარება მისი კარიერული წინსვლის მთავარი საფუძველია, ამიტომაც აქტიურადაა ჩართული ტექნოლოგიურ კომუნებში, აკვირდება სიახლეებს და მუდმივად ზრუნავს პროფესიული ცოდნის გაღრმავებაზე. პირველი პრაქტიკული გამოწვევა ხელოვნური ინტელექტის მიმართ გუას ინტერესი 2019 წელს გაჩნდა, როცა ის Adjarabet-ში მუშაობდა და 200-ზე მეტი თამაშის პერსონალიზებული მენეჯმენტის ამოცანის გადაჭრა მოუხდა მცირე ზომის ეკრანებისთვის. სწორედ ამ პრაქტიკულმა გამოწვევამ გაუჩინა მოტივაცია, დაეწყო შესწავლა იმისა, თუ როგორ იყენებდნენ ხელოვნურ ინტელექტს ისეთი კომპანიები, როგორიცაა Facebook და Spotify მომხმარებლის გამოცდილების გასაუმჯობესებლად.ამ პროცესმა აჩვენა, რომ AI არ არის მხოლოდ ტექნოლოგია — ეს არის გარდამტეხი ძალა, რომელსაც შეუძლია შეცვალოს ბიზნესის წესები, მნიშვნელოვნად გაზარდოს მომხმარებლის კმაყოფილება და გახდეს სტრატეგიული განვითარებისთვის კრიტიკული ფაქტორი.დღეს გუას მთავარი ფოკუსი მიმართულია გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (GenAI) და AI Agentic Ecosystems-ის განვითარებაზე. "მე ვხედავ AI-ს, როგორც ინსტრუმენტს, რომლითაც შეგვიძლია შევქმნათ პოზიტიური გავლენა და ხელი შევუწყოთ მომავალ განვითარებას ამ სწრაფად მზარდ, პრაქტიკულად უსაზღვრო შესაძლებლობების სფეროში.” გუა ტაბიძე განვითარების უწყვეტი პროცესი გუა პროფესიულ განვითარებას აღიქვამს, როგორც უწყვეტ პროცესს, რომელიც თვითინიციატივითა და აქტიური ჩართულობით იწყება. მისთვის მთავარი სტრატეგიაა ტექნოლოგიური პულსის მუდმივი მიყოლა და ინდუსტრიის ლიდერებთან იდეების გაცვლა. ამიტომ ის ყოველდღიურად იყენებს სხვადასხვა წყაროს: LinkedIn-ზე აკვირდება ლიდერებს, X-ზე ეძებს ტენდენციებს, TheRundown.ai და Substack-ზე კი ღრმა ანალიტიკას კითხულობს. პროფესიული გაერთიანებები და პოდკასტები კი მას ინოვატორების გამოცდილების გაზიარებაში ეხმარება.მისი რჩევა მათთვის, ვინც AI-ის ტემპს ვერ ეწევა, მარტივია: "ინვესტიცია ჩადეთ არა დროებით ტრენდებში, არამედ იმაში, რაც არ იცვლება. ნუ მიაქცევთ ყურადღებას ყოველდღიურ ხმაურს - იპოვეთ მშვიდი სივრცე, სადაც შეგიძლიათ იფიქროთ და ექსპერიმენტები ჩაატაროთ. AI-ის შემთხვევაშიც ასეა - აქტიურად სცადეთ ბევრი რამ, შემდეგ გაიაზრეთ ძირითადი პრინციპები და შექმენით საკუთარი ხედვა. ეს ცოდნა შეინარჩუნებს ღირებულებას და მიგიყვანთ ნამდვილ ინოვაციამდე." გუა ტაბიძე AI-ის აუცილებლობა ბიზნესში ბიზნესის ლანდშაფტი ყოველდღიურად იცვლება და მასთან ერთად იცვლება კონკურენციის წესებიც. გუას აზრით, ბიზნესი AI-ით და მის გარეშე ისეთივე განსხვავებულია, როგორც ბიზნესი ინტერნეტით და მის გარეშე. წარსულში კომპანიები, რომლებმაც ინტერნეტის მნიშვნელობა ვერ შეაფასეს, ან მოძველდნენ ან საერთოდ გაქრნენ. დღესაც იგივე სცენარი მეორდება — უბრალოდ მოქმედი პირი შეცვლილია.AI კომპანიებს საშუალებას აძლევს, ავტომატურად განახორციელონ რუტინული ამოცანები, სწრაფად გააანალიზონ მონაცემები, მიიღონ უფრო ზუსტი გადაწყვეტილებები და შესთავაზონ მომხმარებლებს პერსონალიზებული გამოცდილება. ეს პირდაპირ აისახება პროდუქტიულობაზე, ეფექტიანობაზე და ბაზარზე კონკურენტულ პოზიციებზე.AI უნარებზე მოთხოვნის ტრენდი სწრაფი და მასშტაბურია - ეს სრულიად ახალი ეპოქის დასაწყისია. AI-ის საბაზისო უნარები, განსაკუთრებით “prompting”-ის გაგება, აუცილებელი გახდა ყველა პროფესიონალისთვის - ეს არის ახალი "ციფრული წიგნიერება". თითქმის ყველა ინსტრუმენტს ემატება AI შესაძლებლობა. დასაქმების ბაზარი აქტიურად ტრანსფორმირდება - მოთხოვნა არის ყველა პროფესიონალზე, რომლებსაც შეუძლიათ AI-ის ეფექტური გამოყენება თავიანთ საქმიანობაში.გუა გამოარჩევს სამ ძირითად AI ინსტრუმენტს, რომლებსაც ყოველდღიურად იყენებს: Gemini — იდეების გენერირებისა და ინფორმაციის დამუშავებისთვის; Copilot — სამუშაო კომუნიკაციისა და დოკუმენტების მოსამზადებლად და Cursor — კოდის დაწერისა და შეცდომების გამოსასწორებლად. ახალბედებს კი ურჩევს, რომ ხელოვნური ინტელექტის შესწავლა დაიწყონ პრაქტიკული ამოცანებით და რეგულარულად განაახლონ ცოდნა , რადგან ტექნოლოგია სწრაფად და უწყვეტად ვითარდება.AI-ის ცოდნა დღეს ნიშნავს არა უბრალოდ წარმატების შანსს, არამედ პროფესიულ გადარჩენას, რომელიც ზრდის კრეატიულობას, სტრატეგიულ აზროვნებასა და ახალ გარემოსთან სწრაფად ადაპტაციის უნარს. კურსი: AI ბიზნესის განვითარებაში გუამ AI in Business Development-ის კურსის ლექტორობაზე გადაწყვეტილება ორმხრივი მოტივაციით მიიღო. ერთის მხრივ, ეს მისთვის იყო პირადი განვითარების გზა — სწავლის პროცესში საკუთარი ცოდნის გაღრმავების საშუალება. მეორეს მხრივ, მისი სურვილია იმ ადამიანებთან თანამშრომლობა, ვინც აცნობიერებს AI-ის გარდამტეხ როლს ბიზნესში. მისი მიზანია, კურსის მონაწილეები გახდნენ AI-ის "გამავრცელებლები" საკუთარ სფეროში და რეალური ცვლილებების ინიციატორები.კურსი განკუთვნილია პროგრესულად მოაზროვნე ლიდერებისთვის, მენეჯერებისთვისა და მეწარმეებისთვის. მისი მთავარი მიზანია აჩვენოს, როგორ შეიძლება AI-ის გამოყენებით რეალური ბიზნეს ღირებულების შექმნა. გუასთვის ყველაზე მნიშვნელოვანია, რომ სტუდენტებმა კურსიდან წაიღონ არა მხოლოდ პრაქტიკული ცოდნა, არამედ რწმენა AI-ის გრძელვადიან შესაძლებლობებში. პრაქტიკული სწავლება კურსი აგებულია პრაქტიკულ სწავლებაზე — სტუდენტებს ყოველი ლექციის განმავლობაში ეძლევათ ინდივიდუალური და გუნდური დავალებები, რომლებიც რეალურ ამოცანებზეა დაფუძნებული.სწავლების მეთოდოლოგია "როცა გჭირდება, მაშინ სწავლის" (Just-in-Time Learning) პრინციპს ემყარება. ეს უზრუნველყოფს, რომ მიღებული ცოდნა მყისიერად იქნას გამოყენებული რეალურ ამოცანებში.ლექციებს თან ახლავს პრეზენტაციები, სამუშაო ფაილები, დამატებითი საკითხავი მასალები და ვიდეოჩანაწერები, რომლებიც განახლდება კურსის დასრულების შემდეგაც და დარჩება მუდმივ რესურსად — დამოუკიდებელი გადახედვისა და ცოდნის გასაღრმავებლად.კურსის ბოლო ეტაპი ფინალურ პროექტს ეთმობა — სტუდენტები ქმნიან AI-ის გამოყენების სტრატეგიას იდეიდან რეალურ იმპლემენტაციამდე. პროექტი მოიცავს მოდელის შექმნას, გადაწყვეტილებების ჩამოყალიბებასა და გავლენის შეფასებას — რაც უზრუნველყოფს რეალურ სამყაროში მოქმედებისთვის მზადყოფნას.თუ მზად ხარ, ხელოვნური ინტელექტი შენი ბიზნესის წარმატების საიდუმლოდ აქციო, AI in Business Development-ის კურსი სწორედ შენთვისაა. დარეგისტრირდი
5 მიზეზი, თუ რატომ უნდა დაიწყო AI-ის სწავლა დღესვე
რამდენიმე წლის წინ ვერავინ დაიჯერებდა, რომ ხელოვნური ინტელექტი (AI) ყველასთვის ხელმისაწვდომი და ადამიანის ცხოვრების განუყოფელი ნაწილი გახდებოდა. მაგრამ, თანამედროვე რეალობაში, ხელოვნური ინტელექტი უკვე იქცა არა მარტო ჩვენი პროფესიული ცხოვრების, არამედ პირადი ცხოვრების, ნაწილად — ის ყოველდღიური ინსტრუმენტია, რომელიც საგრძნობლად აუმჯობესებს ჩვენს მუშაობას, შემოქმედებასა და პრობლემების გადაჭრის უნარს.ხელოვნურ ინტელექტთან სწორად მუშაობის ცოდნა უფრო და უფრო მოთხოვნადი უნარი ხდება, მაგრამ გარდა ამისა, არსებობს სხვა ბევრი მიზეზი, რის გამოც AI-სთან მუშაობა აუცილებლად უნდა ისწავლო, თუ "რატომ?" ამას ბლოგში გაეცნობი. გაიგე მეტი კურსის შესახებ 1. ზრდის კარიერულ შესაძლებლობებს ხელოვნური ინტელექტი უკვე თითქმის ყველა სფეროშია ინტეგრირებული — მარკეტინგიდან დაწყებული, ტექნოლოგიებით დამთავრებული. სწორედ ამიტომ, AI-ის ცოდნა არამხოლოდ გეხმარება ფეხი აუწყო მიმდინარე ცვლილებებს, არამედ მნიშვნელოვნად ზრდის შენს ღირებულებას შრომის ბაზარზე.AI-სთან მუშაობის უნარი ზრდის პროდუქტიულობას, ამარტივებს ყოველდღიურ ამოცანებს და გიხსნის ახალი პროფესიული შესაძლებლობების კარს. AI-ის ცოდნით, შეძლებ გააძლიერო შენი სხვა უნარებიც — მაგალითად, ანალიტიკური აზროვნება, კრეატიულობა და პრობლემების ეფექტური გადაჭრა — რაც ნებისმიერ სფეროში გაგხდის მეტად კონკურენტუნარიან და მოთხოვნად პროფესიონალად. 2. გეხმარება ინფორმაციის დამუშავებასა და გაანალიზებაში დღეს, როცა ინფორმაცია წარმოუდგენელი სიჩქარით ვრცელდება, განსაკუთრებული მნიშვნელობა აქვს მის სწორად შერჩევას, კრიტიკულ ანალიზსა და ეფექტურ გამოყენებას. სწორედ აქ ხდება აუცილებელი AI ინსტრუმენტების ცოდნა — ისინი გეხმარება საჭირო ინფორმაციის სწრაფად მოძიებაში, მისი დალაგებასა და გაანალიზებაში, იქნება ეს აკადემიური კვლევა, რეპორტის მომზადება, კონტენტის შექმნა თუ კონკრეტული პროფესიული ამოცანის გადაწყვეტა.კურსის განმავლობაში ისწავლი, როგორ გამოიყენო AI დიდი მოცულობის ტექსტური მასალის დასამუშავებლად, მოამზადო ინფორმირებული, ხარისხიანი დასკვნები, როგორ შექმნა სტრატეგიული დოკუმენტები და ა.შ. ეს უნარები მნიშვნელოვნად დაგიზოგავს დროს, გაგიუმჯობესებს შედეგების სიზუსტეს და მოგცემს საშუალებას, იმუშაო სწრაფად, ხარისხიანად და ეფექტურად. 3. დაზოგილი დრო და რესურსები AI-სთან ეფექტური მუშაობა ნიშნავს უფრო მეტს, ვიდრე უბრალოდ დროის დაზოგვა.ეს ნიშნავს, რომ შეგიძლია ყოველდღიური პროცესები — იქნება ეს წერილები, ანალიზი, დაგეგმვა თუ კონტენტის შექმნა — შეასრულო ბევრად სწრაფად, ზუსტად და ნაკლები ძალისხმევით.სწორ მომენტში, სწორი AI ხელსაწყოს გამოყენებით, სასურველ შედეგებს აღწევ წუთებში, რასაც ადრე საათები სჭირდებოდა. ეს კი საშუალებას გაძლევს, ფოკუსირდე მთავარზე — იდეებზე, სტრატეგიაზე და რეალურ მოქმედებაზე.AI-ის სწორად გამოყენება საშუალებას გაძლევს, ბევრი საქმე შეასრულო სწრაფად და ნაკლები ხარჯით — იქნება ეს მომხმარებელთან კომუნიკაცია, ადმინისტრაციული ამოცანები, კონტენტის შექმნა თუ ბაზრის ანალიზი.მცირე გუნდებისთვის ეს ნიშნავს მეტ პროდუქტიულობას, უკეთ დაგეგმილ პროცესებს და რეალურ შესაძლებლობას, კონკურენცია გაუწიონ დიდ მოთამაშეებს. 4. AI ხელსაწყოები გიმარტივებს ყოველდღიურ პროცესებს გენერაციული AI არა მხოლოდ ამარტივებს ყოველდღიურ პროცესებს, არამედ გეხმარება შენი თავის მრავალფეროვნად და უფრო ეფექტურად გამოხატვაში.მაგალითად, Midjourney და RunwayML საშუალებას გაძლევენ შექმნა უნიკალური ვიზუალური კონტენტი ტექსტური აღწერილობიდან, ხოლო Gamma — შეუდარებელი პრეზენტაციების მომზადებაში დაგეხმარება.რაც შეეხება Custom GPT-ებს, მათი დახმარებით შეგიძლია შექმნა ინდივიდუალური AI ასისტენტები, რომლებიც სრულად არის მორგებული შენი სპეციფიკური საჭიროებებისთვის.ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, შენ იდეებს რეალობად აქცევ დიდი სისწრაფით — არ აქვს მნიშვნელობა, ხარ მცირე მეწარმე, ფინანსისტი თუ კონტენტ კრეატორი 5. AI - როგორც მომავლის ინსტრუმენტი ხელოვნური ინტელექტი სულ უფრო მეტ ადგილს იკავებს სხვადასხვა ინდუსტრიაში და მომავალი სწორედ იმ ადამიანებისაა, ვინც მას კარგად იცნობს.AI-ის სწორად გამოყენება გაძლევს მყარ ფუნდამენტს მუდმივად ცვალებად ტექნოლოგიურ გარემოში ადაპტირებისთვის, სიახლეებთან ერთად ფეხის ასაწყობად და კარიერული თუ პირადი მიზნების წარმატებით მისაღწევად.ამის გარდა, ხელოვნური ინტელექტი არამხოლოდ ახალი შესაძლებლობების აღმოჩენაში გეხმარება, არამედ იძლევა საშუალებას, სწრაფად და ეფექტურად აითვისო სხვა აუცილებელი უნარები, რაც კიდევ უფრო მეტ კონკურენტულ უპირატესობას მოგიტანს. აირჩიე AI Essentials! ხელოვნურ ინტელექტთან მუშაობის სწავლა იდეალურია მათთვის, ვისაც სურს შეიძნოს პრაქტიკული უნარები, გააუმჯობესოს ინფორმაციის დამუშავების სისწრაფე და სიზუსტე, გაზარდოს საკუთარი პროდუქტიულობა, გაამარტივოს ყოველდღიური ამოცანები და გახდეს მომავლის ტექნოლოგიების ნაწილი.აირჩიე AI Essentials პროგრამა და შემოგვიერთდი commschool-ში! ხელოვნური ინტელექტი უკვე აქ არის. დროა, რომ ის სწორად გამოიყენო!
AI ხელსაწყოები, რომლებსაც AI in Business Development-ის კურსის განმავლობაში ისწავლი
თანამედროვე ბიზნესგარემოში ხელოვნური ინტელექტი (AI) თამაშის წესებს ცვლის. სწორად შერჩეული AI ხელსაწყოები არა მხოლოდ ამარტივებს სამუშაო პროცესს, არამედ აუმჯობესებს შედეგებს და ხელს უწყობს ეფექტური სტრატეგიების ჩამოყალიბებას.ამ ბლოგში განვიხილავთ იმ AI ხელსაწყოებს, რომლებიც მნიშვნელოვან როლს თამაშობენ ბიზნესის განვითარებაში და AI in Business Development-ის კურსში ვრცლად შევეხებით. გაიგე მეტი კურსის შესახებ Gemini Gemini არის Google-ის უახლესი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც ქმნის და არედაქტირებს დოკუმენტებს, აანალიზებს სურათებს, წერს კოდს და თანამშრომლობს Google Workspace აპლიკაციებთან, როგორიცაა Docs, Sheets და Gmail. ის იდეალურია გუნდური მუშაობისთვის, პროექტების მართვისთვის და შესანიშნავი ციფრული ასისტენტია ყველასთვის, ვისაც სჭირდება ეფექტური დახმარება ყოველდღიურ ამოცანებში. მისი მთავარი უპირატესობა არის ის, რომ Google-ის ეკოსისტემაში სრულად არის ინტეგრირებული და გამოიყენება მარტივად. Miro AI Miro AI წარმოადგენს ინტელექტუალურ ციფრულ დაფას (whiteboard), რომელიც ხელს უწყობს გუნდურ მუშაობას. ის ავტომატურად აწყობს და ვიზუალურად ასახავს თქვენს იდეებს, რაც ამარტივებს ბრეინსტორმინგისა და პროექტების დაგეგმვის პროცესს. ეს ინსტრუმენტი განსაკუთრებით გამოსადეგია გუნდური შეხვედრებისა და ჩანაწერების ორგანიზებისთვის. Miro AI-ის დახმარებით სამუშაო პროცესები უფრო ეფექტური და მოწესრიგებული ხდება. Julius AI Julius AI არის ჭკვიანი ძიების სისტემა, რომელიც მონაცემების ანალიზსა და კითხვებზე პასუხის გაცემას ამარტივებს. ის იყენებს მასიურ მონაცემთა ბაზებს, აერთიანებს ინფორმაციას სხვადასხვა წყაროდან და გთავაზობს კონკრეტულ და სანდო პასუხებს. Julius AI-ის საშუალებით, მომხმარებლებს შეუძლიათ დაზოგონ დრო, მიიღონ მონაცემებზე დაფუძნებული დასკვნები და გააუმჯობესონ კვლევის პროცესი. Manus AI Manus AI არის ჩინური სტარტაპის, Butterfly Effect AI-ის მიერ შექმნილი უახლესი ავტონომიური აგენტი, რომელსაც შეუძლია კომპლექსური ამოცანების შესრულება მინიმალური ადამიანური ჩარევით. იგი ასრულებს ისეთ დავალებებს, როგორიცაა კოდის წერა, ფინანსური ანგარიშების გენერირება და მონაცემთა ანალიზი. Clay Clay წარმოადგენს მონაცემთა მართვის პლატფორმას, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით პოულობს და აანალიზებს ინტერნეტში არსებულ ინფორმაციას. მისი უნიკალური შესაძლებლობები მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მარტივად მოიძიონ და დაამუშონ საჭირო მონაცემები. Clay განსაკუთრებით გამოსადეგია გაყიდვების ლიდების ძიებისას, ვებ-სკრეპინგსა და ბაზრის კვლევაში, რადგან უზრუნველყოფს მონაცემთა სწრაფ და ღრმა ანალიზს, რითაც ამარტივებს ბიზნესის პროცესებს და ზრდის ეფექტიანობას. Apollo Apollo არის გაყიდვების ოპტიმიზაციის პლატფორმა, რომელიც იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს, რათა დაეხმაროს კომპანიებს პოტენციური კლიენტების პოვნასა და მათთან ეფექტური კომუნიკაციის დამყარებაში. იგი სწავლობს გაყიდვების პროცესის ყველა ეტაპს, რათა უკეთ შეარჩიოს კონტაქტები და შეთავაზოს ავტომატიზაციის შესაძლებლობები, რაც საბოლოოდ ზრდის გაყიდვების შედეგებს. შესაბამისად, Apollo-ს მეშვეობით შესაძლებელია გაყიდვების შედეგების გაუმჯობესება და მიზნების უფრო სწრაფად მიღწევა. Fin AI Fin AI ვირტუალური ასისტენტია, რომელიც ხმოვანი ჩათის მეშვეობით ბიზნეს პროცესების გამარტივებას ემსახურება. ის სწრაფად სწავლობს მომხმარებლის ყოველდღიურ ამოცანებს და ქმნის პერსონალიზებულ დახმარებას — მაგალითად, ამუშავებს ამოცანებს და აფიქსირებს შენიშვნებს. Fin AI-ს დახმარებით კომპანიები უზრუნველყოფენ უფრო ორგანიზებულ და ეფექტურ სამუშაო პროცესს, რაც მომხმარებელთა მხარდაჭერას და ოპერატიულობას აუმჯობესებს. Lovable Lovable წარმოადგენს ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმას, რომელიც სპეციალურად შეიქმნა ვებგვერდების UX/UI ოპტიმიზაციისთვის. ეს პლატფორმა აკვირდება და სწავლობს ვებგვერდზე მომხმარებლების ქცევას, რათა შექმნას მონაცემებზე დაფუძნებული რეკომენდაციები, რომლებიც ვებგვერდის ვიზუალისა და ფუნქციონალის გაუმჯობესებას უწყობს ხელს. მისი მიზანია, დაეხმაროს ვებგვერდების მფლობელებს და დიზაინერებს ისეთი ინტერფეისების შექმნაში, რომლებიც მომხმარებლისთვის უფრო სასიამოვნო და მოსახერხებელია. Canva AI Canva AI არის პოპულარული დიზაინის პლატფორმა, რომელიც გაძლიერებულია ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებით. ეს პლატფორმა მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს სწრაფად და მარტივად შექმნან ვიზუალური მასალები — პოსტერი, პრეზენტაცია თუ სხვა გრაფიკული ელემენტები. Canva AI-ს შესაძლებლობები მოიცავს ტექსტის დიზაინად გარდაქმნასა და სურათების გენერირებას, რაც დიზაინის პროცესს უფრო მარტივს, ხელმისაწვდომსა და ეფექტურს ხდის. Visual electric Visualelectric არის პლატფორმა, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით მომხმარებლებს სთავაზობს სურათებისა და ვიდეოების რედაქტირების მარტივ და ეფექტურ ინსტრუმენტებს. ამ პლატფორმის დახმარებით შესაძლებელია შექმნა შთამბეჭდავი ვიზუალური მასალა, რომელიც გამოდგება როგორც სოციალური მედიისთვის, ასევე სხვადასხვა პროექტისთვის. როგორც ვნახეთ, ხელოვნური ინტელექტის (AI) ხელსაწყოები არა მხოლოდ ამარტივებს სამუშაო პროცესებს, არამედ მნიშვნელოვნად ასწრაფებს გადაწყვეტილებების მიღებას და ზრდის კომპანიის ეფექტიანობას. ზემოთ ჩამოთვლილი თითოეული პლატფორმა თავისებურად ეხმარება ბიზნესს — იქნება ეს კვლევა, გაყიდვები, მედია მასალების დამუშავება თუ მომხმარებელთა გამოცდილების გაუმჯობესება.თუ თქვენც გსურთ სრულად გამოიყენოთ AI-ის პოტენციალი და გაიგოთ მეტი commschool-ის AI in Business Development-ის კურსის შესახებ, დაგვიკავშირდით და ერთად დავიწყოთ თქვენი ბიზნესის ციფრული ტრანსფორმაცია! დარეგისტრირდი
ხელოვნურ ინტელექტთან (AI) დაკავშირებული ტერმინები, რომლებიც უნდა იცოდე
ტექნოლოგიური სამყაროს განვითარებასთან ერთად ხელოვნური ინტელექტის როლი მნიშვნელოვნად იზრდება. მას ყოველდღიურად არაერთი ადამიანი იყენებს მის პირად თუ პროფესიულ ცხოვრებაში. ხელოვნური ინტელექტი (AI) მრავალფეროვან შესაძლებლობას იძლევა: დროის დაზოგვა, ხარჯებისა და რუტინული საქმიანობის შემცირება, პროდუქტიულობის გაზრდა და ზუსტი გამოთვლების სწრაფად გაკეთება.ამიტომ დროა, ხელოვნურ ინტელექტს დაუმეგობრდე და შენი საქმიანობის ნაწილად აქციო. მანამდე კი, პირველ რიგში, ამ ბლოგს გაეცანი, სადაც თავმოყრილია AI-თან დაკავშირებული ტერმინოლოგია. მათი ცოდნა AI-ის ხელსაწყოების შესწავლასა და პრაქტიკაში დანერგვას უფრო გაგიმარტივებს. ტერმინები: ხელოვნური ინტელექტი (AI) ხელოვნური ინტელექტი (Artificial Intelligence) წარმოადგენს ადამიანის ინტელექტის, მის გონებაში წარმოებული პროცესების ერთგვარ სიმულაციას, რაც კომპიუტერული სისტემების დახმარებით ხდება. AI-ის შეუძლია ადამიანის უნარებისა და შესაძლებლობების ათვისება: კომუნიკაცია, დასწავლა და გადაწყვეტილების მიღება. AI ეთიკა AI ეთიკა იმ საკითხების ერთობლიობაა, რაზეც დაინტერესებული მხარეები (ინჟინრები, მთავრობის წარმომადგენლები) უნდა ზრუნავდნენ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ ტექნოლოგია სათანადოდ შემუშავდეს და გამოიყენონ შესაბამისმა პირებმა. ეს გულისხმობს ისეთი სისტემების შემუშავებასა და დანერგვას, რომლებიც ხელს უწყობს უსაფრთხოებას, დაცულობასა და მდგრადობას. ალგორითმი ალგორითმი წარმოადგენს წესების ერთობლიობას, რომელსაც AI ხელსაწყოს გადასცემენ გარკვეული დავალების შესასრულებლად ან პრობლემის გადასაჭრელად. ძირითადად არსებობს შემდეგი სახის ალგორითმები: კლასიფიკაცია, რეგრესია და კლასტერები. აპლიკაციის პროგრამირების ინტერფეისი (API) API წარმოადგენს პროტოკოლების ერთობლიობას, რომლებიც განსაზღვრავენ, როგორ ურთიერთქმედებს ორი Software აპლიკაცია ერთმანეთში. API იწერება პროგრამული ენების დახმარებით, როგორებიცაა, მაგალითად, C++, JavaScript. დიდი ზომის მონაცემები (Big data) დიდი ზომის მონაცემები აღნიშნავს მონაცემთა დიდი ხომის ბაზებს, რომელთა შესწავლა და ანალიზი გარკვეული მახასიათებლებისა და ტენდენციების აღმოჩენას უზრუნველყოფს. მიღებული შედეგები კი ეფექტური გადაწყვეტილებების მისაღებად გამოიყენება. დღეს ორგანიზაციებს დიდი რაოდენობით ინფორმაციის შეგროვება შეუძლია მისი მომხმარებლებისგან, რისთვისაც არაერთ ხელსაწყოს იყენებენ. სწორედ ამიტომ ეძახიან ამ ტერმინს "დიდი" ზომის მონაცემებს. ჩეტბოტი (Chatbot) ჩეტბოტი არის Software აპლიკაცია, რომელსაც შეუძლია ადამიანური საუბრების იმიტაცია ტექსტური თუ ხმოვანი ბრძანებების შედეგად. კომპიუტერული გამოთვლები - Computing კომპიუტერული გამოთვლები AI-ის მსგავსი მოდელია, რომელიც ასევე ადამიანის ფიქრის პროცესის იმიტაციას აკეთებს. ხშირად მარკეტერები ამ ტერმინს AI-თან დაკავშირებული მეცნიერული მისტიკის გასაქრობად იყენებენ. კომპიუტერული ხედვა - Computer Vision კომპიუტერული ხედვა წარმოადგენს მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების ინტერდისციპლინარულ დარგს, რომელიც შეისწავლის, თუ როგორ აგროვებენ კომპიუტერები ინფორმაციას სურათებისა და ვიდეოებისგან. AI ინჟინრები ადამიანის ვიზუალური სისტემის მოქმედების პრინციპებს კომპიუტერულ ხედვას არგებენ და ამ პროცესებს ავტომატურს ხდიან. Data Mining Data Mining არის მონაცემთა დიდი ბაზების დახარისხების პროცესი გარკვეული მახასიათებლების აღმოსაჩენად, რომლებიც მოდელების გაუმჯობესებასა და პრობლემების გადაჭრაში დაეხმარებათ. მონაცემთა მეცნიერება მონაცემთა მეცნიერება ტექნოლოგიის სფეროს ინტერდისციპლინარული მიმართულებაა, რომელიც იყენებს ალგორითმებს დიდი ზომის მონაცემების შესაგროვებლად და მათ გასაანალიზებლად. მიღებული ინფორმაცია კი გამოიყენება ეფექტური ბიზნეს გადაწყვეტილებების მისაღებად. ღრმა დასწავლა - Deep Learning ღრმა დასწავლა არის AI-ის ფუნქცია, რომელიც წარმოადგენს ადამიანის ტვინის იმიტაციას და სწავლობს, თუ როგორ აანალიზებს იგი ინფორმაციას გადაწყვეტილების მისაღებად. მას შეუძლია ეს პროცესი ადამიანის ზედამხედველობის გარეშე, არასტრუქტურირებული მონაცემებით დაისწავლოს. Emergent behavior Emergent behavior (Emergence) აღნიშნავს AI სისტემის მიერ უჩვეულო, მოულოდნელი შესაძლებლობების გამოვლინებას. გენერაციული AI გენერაციული AI წარმოადგენს ტექნოლოგიას, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს კონტენტის (ტექსტი, სურათი, ვიდეო) შესაქმნელად იყენებს. დიდი ზომის მონაცემების მეშვეობით მას დასწავლილი აქვს სხვადასხვა მახასიათებლები და მათი გამოყენებით ქმნის ახალ მასალას. ჯებირები (Guardrails) ჯებირები მოიცავს იმ შეზღუდვებსა და წესებს, რომლებიც AI სისტემებს გააჩნიათ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ მათთვის მიწოდებული მონაცემები სათანადოდ დაამუშაონ და არ შექმნან არაეთიკური კონტენტი. ჰალუცინაცია ჰალუცინაცია აღნიშნავს AI სისტემისგან მიღებულ არასწორ პასუხს ან მცდარ ინფორმაციას, რომელსაც იგი წარმოაჩენს როგორც ფაქტობრივ მონაცემებს. ჰიპერპარამეტრი ჰიპერპარამეტრი არის პარამეტრი ან მნიშვნელობა, რომელიც გავლენას ახდენს AI მოდელის დასწავლის პროცესზე. იგი ძირითადად მექანიკურად ყენდება. სურათის აღქმა (Image Recognition) სურათის აღქმა არის ობიექტის, ადამიანის, ადგილის, ფოტოსურათში ან ვიდეოში მოცემული ტექსტის ამოცნობის პროცესი. დიდი ენის მოდელი (LLM) დიდი ენის მოდელი (LLM) წარმოადგენს AI მოდელს, რომელიც ენის შესასწავლად ამუშავებს დიდი რაოდენობის ტექსტს და შედეგად ქმნის ადამიანის მსგავს ტექსტს. შეზღუდული მეხსიერება (Limited memory) შეზღუდული მეხსიერება ისეთი AI სისტემაა, რომელიც დროებით ინახავს რეალურ დროში მიღებულ მონაცემებს და მათ უკეთესი გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებს. მანქანური სწავლება მანქანური სწავლება აერთიანებს კომპიუტერულ მეცნიერებას, მათემატიკასა და კოდირებას. იგი ქმნის ალგორითმებსა და მოდელებს, რომლებიც მანქანებს დამოუკიდებლად მონაცემების დასწავლასა და ქცევის პროგნოზირებაში ეხმარება. ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) ბუნებრივი ენის დამუშავების AI მოდელი კომპიუტერს აძლევს შესაძლებლობას, აღიქვან და გააანალიზონ ადამიანების ენა, რომლებიც ტექსტური და ხმოვანი ფორმატით მიეწოდებათ. ნეირონული ქსელი ნეირონული ქსელი ღრმა დასწავლის ტექნიკაა, რომელიც ადამიანის ტვინის სტრუქტურის მსგავსია. იგი მოითხოვს მონაცემთა დიდ ბაზებს, რათა ჩაატაროს გამოთვლები და სხვა პროცესები. მას შეუძლია ხმოვანი და ვიზუალური მასალების აღქმა. Overfitting Overfitting მანქანური სწავლების ისეთ შემთხვევას მიემართება, როდესაც ალგორითმი მისთვის გადაცემული მონაცემებიდან მხოლოდ კონკრეტულ მაგალითებზე მუშაობს. ზოგადად AI მოდელს უნდა შეეძლოს მონაცემებში არსებული მახასიათებლების განზოგადება. მახასიათებლების აღმოჩენა კომპიუტერული ალგორითმების გამოყენებით შესაძლებელი ხდება გარკვეული მახასიათებლების აღმოჩენა, რომლებიც გვიჩვენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს. მისი საშუალებით მონაცემები სხვადასხვა კატეგორიებად ხარისხდება. პროგნოზირებადი ანალიტიკა პროგნოზირებადი ანალიტიკა ტექნოლოგიის გამოყენებით აკეთებს იმის პროგნოზს, თუ რა მოხდება მომავალში. ამ დროს იგი ეყრდნობა წინარე გამოცდილებებს. ბიზნეს ანალიტიკა ბიზნეს ანალიტიკა ტექნოლოგიის დახმარებით აანალიზებს მონაცემებს მოსალოდნელი სიტუაციებისა და სცენარების განსასაზღვრად. იგი ეხმარება კომპანიებს, მიიღონ უკეთესი სტრატეგიული გადაწყვეტილებები. კვანტური გამოთვლა კვანტური გამოთვლა არის პროცესი, რომელიც გამოთვლებისთვის იყენებს კვანტურ-მექანიკურ ფენომენებს, როგორებიცაა კვანტური გადაჯაჭვულობა და სუპერპოზიცია. კვანტური მანქანური სწავლება ამ ალგორითმების დახმარებით გაცილებით უფრო სწრაფად მუშაობს, ვიდრე მანქანური სწავლების კლასიკური მოდელი. Reinforcement learning ეს არის მანქანური სწავლების მოდელი, რომლის ალგორითმიც მის გარე სამყაროსთან ურთიერთქმედებით სწავლობს. Sentiment analysis ცნობილი, როგორც Opinion mining, ეს პროცესი აღნიშნავს AI-ის გამოყენებას ციფრული ტექსტის ემოციური ტონისა და შინაარსის გასაანალიზებლად. სტრუქტურირებული მონაცემები სტრუქტურირებული მონაცემები აღნიშნავს ისეთ მონაცემებს, რომლებიც განსაზღვრულია და მისი მოძიება შესაძლებელია. მაგალითად, ტელეფონის ნომერი, თარიღი, პროდუქტის შტრიხკოდი. Supervised learning მანქანური სწავლების ყველაზე გავრცელებული ტიპი, როდესაც მიღებული მონაცემები გამოიყენება სწავლების პროცესში სწორი ალგორითმების შესაქმნელად. ტოკენი ტოკენი არის ტექსტური ცვლადი, რომელსაც დიდი ენის მოდელი იყენებს ენის გასაგებად და დასასწავლად. იგი შეიძლება იყოს ერთი სიტყვა ან სიტყვის შემადგენელი ნაწილაკი. სავარჯიშო მონაცემები სავარჯიშო მონაცემები გამოიყენება AI მოდელების დასწავლის პროცესში. ტრანსფერული სწავლება ეს წარმოადგენს მანქანური სწავლების ტიპს, რომელიც არსებულ, უკვე დასწავლილ მონაცემებს იღებს და ახალ სავარჯიშოებსა და აქტივობებს არგებს. ტურინგის ტესტი კომპიუტერულმა მეცნიერმა ალან ტურინგმა შექმნა ტესტი, რომელიც აფასებს მანქანის ინტელექტის შესაძლებლობას ადამიანურთან შედარებით, ძირითადად კი, ენისა და ქცევის კუთხით. ტესტის დროს გამომცდელი აფასებს ადამიანსა და მანქანას შორის მიმდინარე საუბარს. თუ მან ვერ შეძლო პასუხების ერთმანეთისგან გარჩევა (მანქანის არის თუ ადამიანის), ეს ნიშნავს, რომ მანქანამ ტურინგის ტესტი წარმატებით გაიარა. არასტრუქტურირებული მონაცემები არასტრუქტურირებული მონაცემები არ არის განსაზღვრული და მათი მოძიებაც არ არის შესაძლებელი. მაგალითად, აუდიო, ფოტო და ვიდეო მასალა. ძირითადად, მონაცემების უმეტესი ნაწილი არასტრუქტურირებულია. Unsupervised learning სწავლების ტიპი, როდესაც ალგორითმი დაუხარისხებელ მონაცემებს იყენებს და დამოუკიდებლად შეისწავლის მათ. ხმის ამომცნობი ამ დროს კომპიუტერი უსმენს და აანალიზებს ადამიანისგან წამოსულ ხმოვან სიგნალებს და შედეგად ქმნის ხმოვან ან ტექსტურ მასალებს. მაგალითად, Apple-ის Siri, Amazon-ის Alexa. ეს მოწყობილობები უზრუნველყოფს დისტანციურად მითითებებისა და დავალებების გადაცემას. ამგვარად, AI საკმაოდ მრავალმხრივი მიმართულებით ვითარდება და თანდათან ყველა ინდუსტრიაში მნიშვნელოვან როლს ირგებს. იგი დროის, ხარჯისა და ენერგიის დასაზოგად საუკეთესო საშუალებად იქცა. Commschool-ში კი სპეციალური კურსიც შევიმუშავეთ, რომელიც AI-ის ეფექტიანად გამოყენებას შეგასწავლის.ხელოვნური ინტელექტი (AI) პრაქტიკაში - ეს პროგრამა მნიშვნელოვანი უნარების განვითარების შესაძლებლობას მოგცემს. ამიტომ გაეცანი კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი Commschool-ში!
გაიცანი AI in Business Development-ის კურსის ლექტორი: გუა ტაბიძე
დღევანდელ ბიზნეს რეალობაში ხელოვნური ინტელექტი (AI) აღარ არის მხოლოდ ტექნოლოგიური ტრენდი — ის გარდაქმნის თამაშის წესებს და აყალიბებს ახალ ღირებულებებს. სწორედ ამ ტრანსფორმაციულ პროცესს ეხმიანება commschool-ის კურსი AI in Business Development, რომელიც გვასწავლის, როგორ დავნერგოთ AI რეალურ ბიზნეს ამოცანებში და მივაღწიოთ მაქსიმალურ შედეგებს.კურსის ლექტორია გუა ტაბიძე — პრაქტიკოსი ლექტორი, AI გადაწყვეტილებების სტრატეგი და განვითარების მრჩეველი, 10+ წლიანი გამოცდილებით ტექნოლოგიურ სფეროში, რომელიც ეხმარება კომპანიებს გამოავლინონ და გამოიყენონ AI-ის რეალური შესაძლებლობები. მისი პრაქტიკული გამოცდილება და ინოვაციური ხედვა კურსს უნიკალურობას ანიჭებს და მონაწილეებს დაეხმარება, უკეთ გაიაზრონ AI-ის როლი ბიზნესის განვითარებაში.ამ ბლოგში უფრო ახლოს გაგაცნობთ გუას პროფესიულ გზას, ხედვებს და იმ გამოცდილებას, რომელიც მას აძლევს ღირებულ შესაძლებლობას — დაეხმაროს ბიზნესებს გააძლიერონ თავიანთი პოტენციალი და მაქსიმალურად გამოიყენონ AI-ის შესაძლებლობები. "AI აღარ არის მხოლოდ ტრენდი – ის ბიზნესის მომავლის საფუძველია. მისი უგულებელყოფა ნიშნავს, რომ თქვენ რისკავთ არა მხოლოდ ჩამორჩენას, არამედ თამაშიდან გასვლასაც.“ გუა ტაბიძე გაიგე მეტი კურსის შესახებ კარიერული გზა გუას კარიერული გზა უნიკალური სიზუსტით აერთიანებს საკუთარ მიზნებსა და ბაზრის საჭიროებების ჰარმონიას. მისი თქმით, წარმატების მიღწევა შემთხვევითობებზე არ დგას — პირიქით, ეს მიზანმიმართული და გააზრებული განვითარების შედეგია. მისი კარიერა TBC ბანკში დაიწყო, სადაც მან 40-ზე მეტი ციფრული პროდუქტის დიზაინზე იმუშავა. მიღებულმა გამოცდილებამ საშუალება მისცა, დაენახა მომხმარებლების საჭიროებები და შეექმნა ინოვაციური გადაწყვეტილებები, რომლებიც მილიონობით მომხმარებლის კომფორტს ემსახურებოდა.მოგვიანებით, გუა Adjarabet-ში ხელმძღვანელობდა ქართულ და სომხურ ბაზრებზე პასუხისმგებლიანი გემბლინგის მიმართულებას. ამ პერიოდში მან პირველად დაიწყო ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება თამაშების პერსონალიზაციისა და კონტენტის ოპტიმიზაციისთვის. ეს გამოცდილება მისთვის გარდამტეხი აღმოჩნდა და ნათლად დაანახა, თუ როგორ შეუძლია AI-ს მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს მომხმარებლის გამოცდილება.გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (GenAI) ერაში მისი ჩართულობა მოიცავს ისეთ ინოვაციურ პროექტებს, როგორიცაა Claude (AI-ზე დაფუძნებული ინსაითები ელექტრონულ კომერციაში), Stimuli (გაყიდვებისა და მარკეტინგული კომუნიკაციების ავტომატიზაცია) და Proxify (ტალანტების შიდა ინფორმაციის მართვის სისტემები). მას ასევე აქვს გამოცდილება რობოტიკასა და RPA სისტემებში. სპეციალიზებულია B2B და SaaS პროდუქტებში, ასევე აქვს მნიშვნელოვანი გამოცდილება B2C მიმართულებითაც.იგი მიიჩნევს, რომ უწყვეტი განვითარება მისი კარიერული წინსვლის მთავარი საფუძველია, ამიტომაც აქტიურადაა ჩართული ტექნოლოგიურ კომუნებში, აკვირდება სიახლეებს და მუდმივად ზრუნავს პროფესიული ცოდნის გაღრმავებაზე. პირველი პრაქტიკული გამოწვევა ხელოვნური ინტელექტის მიმართ გუას ინტერესი 2019 წელს გაჩნდა, როცა ის Adjarabet-ში მუშაობდა და 200-ზე მეტი თამაშის პერსონალიზებული მენეჯმენტის ამოცანის გადაჭრა მოუხდა მცირე ზომის ეკრანებისთვის. სწორედ ამ პრაქტიკულმა გამოწვევამ გაუჩინა მოტივაცია, დაეწყო შესწავლა იმისა, თუ როგორ იყენებდნენ ხელოვნურ ინტელექტს ისეთი კომპანიები, როგორიცაა Facebook და Spotify მომხმარებლის გამოცდილების გასაუმჯობესებლად.ამ პროცესმა აჩვენა, რომ AI არ არის მხოლოდ ტექნოლოგია — ეს არის გარდამტეხი ძალა, რომელსაც შეუძლია შეცვალოს ბიზნესის წესები, მნიშვნელოვნად გაზარდოს მომხმარებლის კმაყოფილება და გახდეს სტრატეგიული განვითარებისთვის კრიტიკული ფაქტორი.დღეს გუას მთავარი ფოკუსი მიმართულია გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (GenAI) და AI Agentic Ecosystems-ის განვითარებაზე. "მე ვხედავ AI-ს, როგორც ინსტრუმენტს, რომლითაც შეგვიძლია შევქმნათ პოზიტიური გავლენა და ხელი შევუწყოთ მომავალ განვითარებას ამ სწრაფად მზარდ, პრაქტიკულად უსაზღვრო შესაძლებლობების სფეროში.” გუა ტაბიძე განვითარების უწყვეტი პროცესი გუა პროფესიულ განვითარებას აღიქვამს, როგორც უწყვეტ პროცესს, რომელიც თვითინიციატივითა და აქტიური ჩართულობით იწყება. მისთვის მთავარი სტრატეგიაა ტექნოლოგიური პულსის მუდმივი მიყოლა და ინდუსტრიის ლიდერებთან იდეების გაცვლა. ამიტომ ის ყოველდღიურად იყენებს სხვადასხვა წყაროს: LinkedIn-ზე აკვირდება ლიდერებს, X-ზე ეძებს ტენდენციებს, TheRundown.ai და Substack-ზე კი ღრმა ანალიტიკას კითხულობს. პროფესიული გაერთიანებები და პოდკასტები კი მას ინოვატორების გამოცდილების გაზიარებაში ეხმარება.მისი რჩევა მათთვის, ვინც AI-ის ტემპს ვერ ეწევა, მარტივია: "ინვესტიცია ჩადეთ არა დროებით ტრენდებში, არამედ იმაში, რაც არ იცვლება. ნუ მიაქცევთ ყურადღებას ყოველდღიურ ხმაურს - იპოვეთ მშვიდი სივრცე, სადაც შეგიძლიათ იფიქროთ და ექსპერიმენტები ჩაატაროთ. AI-ის შემთხვევაშიც ასეა - აქტიურად სცადეთ ბევრი რამ, შემდეგ გაიაზრეთ ძირითადი პრინციპები და შექმენით საკუთარი ხედვა. ეს ცოდნა შეინარჩუნებს ღირებულებას და მიგიყვანთ ნამდვილ ინოვაციამდე." გუა ტაბიძე AI-ის აუცილებლობა ბიზნესში ბიზნესის ლანდშაფტი ყოველდღიურად იცვლება და მასთან ერთად იცვლება კონკურენციის წესებიც. გუას აზრით, ბიზნესი AI-ით და მის გარეშე ისეთივე განსხვავებულია, როგორც ბიზნესი ინტერნეტით და მის გარეშე. წარსულში კომპანიები, რომლებმაც ინტერნეტის მნიშვნელობა ვერ შეაფასეს, ან მოძველდნენ ან საერთოდ გაქრნენ. დღესაც იგივე სცენარი მეორდება — უბრალოდ მოქმედი პირი შეცვლილია.AI კომპანიებს საშუალებას აძლევს, ავტომატურად განახორციელონ რუტინული ამოცანები, სწრაფად გააანალიზონ მონაცემები, მიიღონ უფრო ზუსტი გადაწყვეტილებები და შესთავაზონ მომხმარებლებს პერსონალიზებული გამოცდილება. ეს პირდაპირ აისახება პროდუქტიულობაზე, ეფექტიანობაზე და ბაზარზე კონკურენტულ პოზიციებზე.AI უნარებზე მოთხოვნის ტრენდი სწრაფი და მასშტაბურია - ეს სრულიად ახალი ეპოქის დასაწყისია. AI-ის საბაზისო უნარები, განსაკუთრებით “prompting”-ის გაგება, აუცილებელი გახდა ყველა პროფესიონალისთვის - ეს არის ახალი "ციფრული წიგნიერება". თითქმის ყველა ინსტრუმენტს ემატება AI შესაძლებლობა. დასაქმების ბაზარი აქტიურად ტრანსფორმირდება - მოთხოვნა არის ყველა პროფესიონალზე, რომლებსაც შეუძლიათ AI-ის ეფექტური გამოყენება თავიანთ საქმიანობაში.გუა გამოარჩევს სამ ძირითად AI ინსტრუმენტს, რომლებსაც ყოველდღიურად იყენებს: Gemini — იდეების გენერირებისა და ინფორმაციის დამუშავებისთვის; Copilot — სამუშაო კომუნიკაციისა და დოკუმენტების მოსამზადებლად და Cursor — კოდის დაწერისა და შეცდომების გამოსასწორებლად. ახალბედებს კი ურჩევს, რომ ხელოვნური ინტელექტის შესწავლა დაიწყონ პრაქტიკული ამოცანებით და რეგულარულად განაახლონ ცოდნა , რადგან ტექნოლოგია სწრაფად და უწყვეტად ვითარდება.AI-ის ცოდნა დღეს ნიშნავს არა უბრალოდ წარმატების შანსს, არამედ პროფესიულ გადარჩენას, რომელიც ზრდის კრეატიულობას, სტრატეგიულ აზროვნებასა და ახალ გარემოსთან სწრაფად ადაპტაციის უნარს. კურსი: AI ბიზნესის განვითარებაში გუამ AI in Business Development-ის კურსის ლექტორობაზე გადაწყვეტილება ორმხრივი მოტივაციით მიიღო. ერთის მხრივ, ეს მისთვის იყო პირადი განვითარების გზა — სწავლის პროცესში საკუთარი ცოდნის გაღრმავების საშუალება. მეორეს მხრივ, მისი სურვილია იმ ადამიანებთან თანამშრომლობა, ვინც აცნობიერებს AI-ის გარდამტეხ როლს ბიზნესში. მისი მიზანია, კურსის მონაწილეები გახდნენ AI-ის "გამავრცელებლები" საკუთარ სფეროში და რეალური ცვლილებების ინიციატორები.კურსი განკუთვნილია პროგრესულად მოაზროვნე ლიდერებისთვის, მენეჯერებისთვისა და მეწარმეებისთვის. მისი მთავარი მიზანია აჩვენოს, როგორ შეიძლება AI-ის გამოყენებით რეალური ბიზნეს ღირებულების შექმნა. გუასთვის ყველაზე მნიშვნელოვანია, რომ სტუდენტებმა კურსიდან წაიღონ არა მხოლოდ პრაქტიკული ცოდნა, არამედ რწმენა AI-ის გრძელვადიან შესაძლებლობებში. პრაქტიკული სწავლება კურსი აგებულია პრაქტიკულ სწავლებაზე — სტუდენტებს ყოველი ლექციის განმავლობაში ეძლევათ ინდივიდუალური და გუნდური დავალებები, რომლებიც რეალურ ამოცანებზეა დაფუძნებული.სწავლების მეთოდოლოგია "როცა გჭირდება, მაშინ სწავლის" (Just-in-Time Learning) პრინციპს ემყარება. ეს უზრუნველყოფს, რომ მიღებული ცოდნა მყისიერად იქნას გამოყენებული რეალურ ამოცანებში.ლექციებს თან ახლავს პრეზენტაციები, სამუშაო ფაილები, დამატებითი საკითხავი მასალები და ვიდეოჩანაწერები, რომლებიც განახლდება კურსის დასრულების შემდეგაც და დარჩება მუდმივ რესურსად — დამოუკიდებელი გადახედვისა და ცოდნის გასაღრმავებლად.კურსის ბოლო ეტაპი ფინალურ პროექტს ეთმობა — სტუდენტები ქმნიან AI-ის გამოყენების სტრატეგიას იდეიდან რეალურ იმპლემენტაციამდე. პროექტი მოიცავს მოდელის შექმნას, გადაწყვეტილებების ჩამოყალიბებასა და გავლენის შეფასებას — რაც უზრუნველყოფს რეალურ სამყაროში მოქმედებისთვის მზადყოფნას.თუ მზად ხარ, ხელოვნური ინტელექტი შენი ბიზნესის წარმატების საიდუმლოდ აქციო, AI in Business Development-ის კურსი სწორედ შენთვისაა. დარეგისტრირდი
5 მიზეზი, თუ რატომ უნდა დაიწყო AI-ის სწავლა დღესვე
რამდენიმე წლის წინ ვერავინ დაიჯერებდა, რომ ხელოვნური ინტელექტი (AI) ყველასთვის ხელმისაწვდომი და ადამიანის ცხოვრების განუყოფელი ნაწილი გახდებოდა. მაგრამ, თანამედროვე რეალობაში, ხელოვნური ინტელექტი უკვე იქცა არა მარტო ჩვენი პროფესიული ცხოვრების, არამედ პირადი ცხოვრების, ნაწილად — ის ყოველდღიური ინსტრუმენტია, რომელიც საგრძნობლად აუმჯობესებს ჩვენს მუშაობას, შემოქმედებასა და პრობლემების გადაჭრის უნარს.ხელოვნურ ინტელექტთან სწორად მუშაობის ცოდნა უფრო და უფრო მოთხოვნადი უნარი ხდება, მაგრამ გარდა ამისა, არსებობს სხვა ბევრი მიზეზი, რის გამოც AI-სთან მუშაობა აუცილებლად უნდა ისწავლო, თუ "რატომ?" ამას ბლოგში გაეცნობი. გაიგე მეტი კურსის შესახებ 1. ზრდის კარიერულ შესაძლებლობებს ხელოვნური ინტელექტი უკვე თითქმის ყველა სფეროშია ინტეგრირებული — მარკეტინგიდან დაწყებული, ტექნოლოგიებით დამთავრებული. სწორედ ამიტომ, AI-ის ცოდნა არამხოლოდ გეხმარება ფეხი აუწყო მიმდინარე ცვლილებებს, არამედ მნიშვნელოვნად ზრდის შენს ღირებულებას შრომის ბაზარზე.AI-სთან მუშაობის უნარი ზრდის პროდუქტიულობას, ამარტივებს ყოველდღიურ ამოცანებს და გიხსნის ახალი პროფესიული შესაძლებლობების კარს. AI-ის ცოდნით, შეძლებ გააძლიერო შენი სხვა უნარებიც — მაგალითად, ანალიტიკური აზროვნება, კრეატიულობა და პრობლემების ეფექტური გადაჭრა — რაც ნებისმიერ სფეროში გაგხდის მეტად კონკურენტუნარიან და მოთხოვნად პროფესიონალად. 2. გეხმარება ინფორმაციის დამუშავებასა და გაანალიზებაში დღეს, როცა ინფორმაცია წარმოუდგენელი სიჩქარით ვრცელდება, განსაკუთრებული მნიშვნელობა აქვს მის სწორად შერჩევას, კრიტიკულ ანალიზსა და ეფექტურ გამოყენებას. სწორედ აქ ხდება აუცილებელი AI ინსტრუმენტების ცოდნა — ისინი გეხმარება საჭირო ინფორმაციის სწრაფად მოძიებაში, მისი დალაგებასა და გაანალიზებაში, იქნება ეს აკადემიური კვლევა, რეპორტის მომზადება, კონტენტის შექმნა თუ კონკრეტული პროფესიული ამოცანის გადაწყვეტა.კურსის განმავლობაში ისწავლი, როგორ გამოიყენო AI დიდი მოცულობის ტექსტური მასალის დასამუშავებლად, მოამზადო ინფორმირებული, ხარისხიანი დასკვნები, როგორ შექმნა სტრატეგიული დოკუმენტები და ა.შ. ეს უნარები მნიშვნელოვნად დაგიზოგავს დროს, გაგიუმჯობესებს შედეგების სიზუსტეს და მოგცემს საშუალებას, იმუშაო სწრაფად, ხარისხიანად და ეფექტურად. 3. დაზოგილი დრო და რესურსები AI-სთან ეფექტური მუშაობა ნიშნავს უფრო მეტს, ვიდრე უბრალოდ დროის დაზოგვა.ეს ნიშნავს, რომ შეგიძლია ყოველდღიური პროცესები — იქნება ეს წერილები, ანალიზი, დაგეგმვა თუ კონტენტის შექმნა — შეასრულო ბევრად სწრაფად, ზუსტად და ნაკლები ძალისხმევით.სწორ მომენტში, სწორი AI ხელსაწყოს გამოყენებით, სასურველ შედეგებს აღწევ წუთებში, რასაც ადრე საათები სჭირდებოდა. ეს კი საშუალებას გაძლევს, ფოკუსირდე მთავარზე — იდეებზე, სტრატეგიაზე და რეალურ მოქმედებაზე.AI-ის სწორად გამოყენება საშუალებას გაძლევს, ბევრი საქმე შეასრულო სწრაფად და ნაკლები ხარჯით — იქნება ეს მომხმარებელთან კომუნიკაცია, ადმინისტრაციული ამოცანები, კონტენტის შექმნა თუ ბაზრის ანალიზი.მცირე გუნდებისთვის ეს ნიშნავს მეტ პროდუქტიულობას, უკეთ დაგეგმილ პროცესებს და რეალურ შესაძლებლობას, კონკურენცია გაუწიონ დიდ მოთამაშეებს. 4. AI ხელსაწყოები გიმარტივებს ყოველდღიურ პროცესებს გენერაციული AI არა მხოლოდ ამარტივებს ყოველდღიურ პროცესებს, არამედ გეხმარება შენი თავის მრავალფეროვნად და უფრო ეფექტურად გამოხატვაში.მაგალითად, Midjourney და RunwayML საშუალებას გაძლევენ შექმნა უნიკალური ვიზუალური კონტენტი ტექსტური აღწერილობიდან, ხოლო Gamma — შეუდარებელი პრეზენტაციების მომზადებაში დაგეხმარება.რაც შეეხება Custom GPT-ებს, მათი დახმარებით შეგიძლია შექმნა ინდივიდუალური AI ასისტენტები, რომლებიც სრულად არის მორგებული შენი სპეციფიკური საჭიროებებისთვის.ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, შენ იდეებს რეალობად აქცევ დიდი სისწრაფით — არ აქვს მნიშვნელობა, ხარ მცირე მეწარმე, ფინანსისტი თუ კონტენტ კრეატორი 5. AI - როგორც მომავლის ინსტრუმენტი ხელოვნური ინტელექტი სულ უფრო მეტ ადგილს იკავებს სხვადასხვა ინდუსტრიაში და მომავალი სწორედ იმ ადამიანებისაა, ვინც მას კარგად იცნობს.AI-ის სწორად გამოყენება გაძლევს მყარ ფუნდამენტს მუდმივად ცვალებად ტექნოლოგიურ გარემოში ადაპტირებისთვის, სიახლეებთან ერთად ფეხის ასაწყობად და კარიერული თუ პირადი მიზნების წარმატებით მისაღწევად.ამის გარდა, ხელოვნური ინტელექტი არამხოლოდ ახალი შესაძლებლობების აღმოჩენაში გეხმარება, არამედ იძლევა საშუალებას, სწრაფად და ეფექტურად აითვისო სხვა აუცილებელი უნარები, რაც კიდევ უფრო მეტ კონკურენტულ უპირატესობას მოგიტანს. აირჩიე AI Essentials! ხელოვნურ ინტელექტთან მუშაობის სწავლა იდეალურია მათთვის, ვისაც სურს შეიძნოს პრაქტიკული უნარები, გააუმჯობესოს ინფორმაციის დამუშავების სისწრაფე და სიზუსტე, გაზარდოს საკუთარი პროდუქტიულობა, გაამარტივოს ყოველდღიური ამოცანები და გახდეს მომავლის ტექნოლოგიების ნაწილი.აირჩიე AI Essentials პროგრამა და შემოგვიერთდი commschool-ში! ხელოვნური ინტელექტი უკვე აქ არის. დროა, რომ ის სწორად გამოიყენო!
AI ხელსაწყოები, რომლებსაც AI in Business Development-ის კურსის განმავლობაში ისწავლი
თანამედროვე ბიზნესგარემოში ხელოვნური ინტელექტი (AI) თამაშის წესებს ცვლის. სწორად შერჩეული AI ხელსაწყოები არა მხოლოდ ამარტივებს სამუშაო პროცესს, არამედ აუმჯობესებს შედეგებს და ხელს უწყობს ეფექტური სტრატეგიების ჩამოყალიბებას.ამ ბლოგში განვიხილავთ იმ AI ხელსაწყოებს, რომლებიც მნიშვნელოვან როლს თამაშობენ ბიზნესის განვითარებაში და AI in Business Development-ის კურსში ვრცლად შევეხებით. გაიგე მეტი კურსის შესახებ Gemini Gemini არის Google-ის უახლესი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც ქმნის და არედაქტირებს დოკუმენტებს, აანალიზებს სურათებს, წერს კოდს და თანამშრომლობს Google Workspace აპლიკაციებთან, როგორიცაა Docs, Sheets და Gmail. ის იდეალურია გუნდური მუშაობისთვის, პროექტების მართვისთვის და შესანიშნავი ციფრული ასისტენტია ყველასთვის, ვისაც სჭირდება ეფექტური დახმარება ყოველდღიურ ამოცანებში. მისი მთავარი უპირატესობა არის ის, რომ Google-ის ეკოსისტემაში სრულად არის ინტეგრირებული და გამოიყენება მარტივად. Miro AI Miro AI წარმოადგენს ინტელექტუალურ ციფრულ დაფას (whiteboard), რომელიც ხელს უწყობს გუნდურ მუშაობას. ის ავტომატურად აწყობს და ვიზუალურად ასახავს თქვენს იდეებს, რაც ამარტივებს ბრეინსტორმინგისა და პროექტების დაგეგმვის პროცესს. ეს ინსტრუმენტი განსაკუთრებით გამოსადეგია გუნდური შეხვედრებისა და ჩანაწერების ორგანიზებისთვის. Miro AI-ის დახმარებით სამუშაო პროცესები უფრო ეფექტური და მოწესრიგებული ხდება. Julius AI Julius AI არის ჭკვიანი ძიების სისტემა, რომელიც მონაცემების ანალიზსა და კითხვებზე პასუხის გაცემას ამარტივებს. ის იყენებს მასიურ მონაცემთა ბაზებს, აერთიანებს ინფორმაციას სხვადასხვა წყაროდან და გთავაზობს კონკრეტულ და სანდო პასუხებს. Julius AI-ის საშუალებით, მომხმარებლებს შეუძლიათ დაზოგონ დრო, მიიღონ მონაცემებზე დაფუძნებული დასკვნები და გააუმჯობესონ კვლევის პროცესი. Manus AI Manus AI არის ჩინური სტარტაპის, Butterfly Effect AI-ის მიერ შექმნილი უახლესი ავტონომიური აგენტი, რომელსაც შეუძლია კომპლექსური ამოცანების შესრულება მინიმალური ადამიანური ჩარევით. იგი ასრულებს ისეთ დავალებებს, როგორიცაა კოდის წერა, ფინანსური ანგარიშების გენერირება და მონაცემთა ანალიზი. Clay Clay წარმოადგენს მონაცემთა მართვის პლატფორმას, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით პოულობს და აანალიზებს ინტერნეტში არსებულ ინფორმაციას. მისი უნიკალური შესაძლებლობები მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მარტივად მოიძიონ და დაამუშონ საჭირო მონაცემები. Clay განსაკუთრებით გამოსადეგია გაყიდვების ლიდების ძიებისას, ვებ-სკრეპინგსა და ბაზრის კვლევაში, რადგან უზრუნველყოფს მონაცემთა სწრაფ და ღრმა ანალიზს, რითაც ამარტივებს ბიზნესის პროცესებს და ზრდის ეფექტიანობას. Apollo Apollo არის გაყიდვების ოპტიმიზაციის პლატფორმა, რომელიც იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს, რათა დაეხმაროს კომპანიებს პოტენციური კლიენტების პოვნასა და მათთან ეფექტური კომუნიკაციის დამყარებაში. იგი სწავლობს გაყიდვების პროცესის ყველა ეტაპს, რათა უკეთ შეარჩიოს კონტაქტები და შეთავაზოს ავტომატიზაციის შესაძლებლობები, რაც საბოლოოდ ზრდის გაყიდვების შედეგებს. შესაბამისად, Apollo-ს მეშვეობით შესაძლებელია გაყიდვების შედეგების გაუმჯობესება და მიზნების უფრო სწრაფად მიღწევა. Fin AI Fin AI ვირტუალური ასისტენტია, რომელიც ხმოვანი ჩათის მეშვეობით ბიზნეს პროცესების გამარტივებას ემსახურება. ის სწრაფად სწავლობს მომხმარებლის ყოველდღიურ ამოცანებს და ქმნის პერსონალიზებულ დახმარებას — მაგალითად, ამუშავებს ამოცანებს და აფიქსირებს შენიშვნებს. Fin AI-ს დახმარებით კომპანიები უზრუნველყოფენ უფრო ორგანიზებულ და ეფექტურ სამუშაო პროცესს, რაც მომხმარებელთა მხარდაჭერას და ოპერატიულობას აუმჯობესებს. Lovable Lovable წარმოადგენს ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმას, რომელიც სპეციალურად შეიქმნა ვებგვერდების UX/UI ოპტიმიზაციისთვის. ეს პლატფორმა აკვირდება და სწავლობს ვებგვერდზე მომხმარებლების ქცევას, რათა შექმნას მონაცემებზე დაფუძნებული რეკომენდაციები, რომლებიც ვებგვერდის ვიზუალისა და ფუნქციონალის გაუმჯობესებას უწყობს ხელს. მისი მიზანია, დაეხმაროს ვებგვერდების მფლობელებს და დიზაინერებს ისეთი ინტერფეისების შექმნაში, რომლებიც მომხმარებლისთვის უფრო სასიამოვნო და მოსახერხებელია. Canva AI Canva AI არის პოპულარული დიზაინის პლატფორმა, რომელიც გაძლიერებულია ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებით. ეს პლატფორმა მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს სწრაფად და მარტივად შექმნან ვიზუალური მასალები — პოსტერი, პრეზენტაცია თუ სხვა გრაფიკული ელემენტები. Canva AI-ს შესაძლებლობები მოიცავს ტექსტის დიზაინად გარდაქმნასა და სურათების გენერირებას, რაც დიზაინის პროცესს უფრო მარტივს, ხელმისაწვდომსა და ეფექტურს ხდის. Visual electric Visualelectric არის პლატფორმა, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით მომხმარებლებს სთავაზობს სურათებისა და ვიდეოების რედაქტირების მარტივ და ეფექტურ ინსტრუმენტებს. ამ პლატფორმის დახმარებით შესაძლებელია შექმნა შთამბეჭდავი ვიზუალური მასალა, რომელიც გამოდგება როგორც სოციალური მედიისთვის, ასევე სხვადასხვა პროექტისთვის. როგორც ვნახეთ, ხელოვნური ინტელექტის (AI) ხელსაწყოები არა მხოლოდ ამარტივებს სამუშაო პროცესებს, არამედ მნიშვნელოვნად ასწრაფებს გადაწყვეტილებების მიღებას და ზრდის კომპანიის ეფექტიანობას. ზემოთ ჩამოთვლილი თითოეული პლატფორმა თავისებურად ეხმარება ბიზნესს — იქნება ეს კვლევა, გაყიდვები, მედია მასალების დამუშავება თუ მომხმარებელთა გამოცდილების გაუმჯობესება.თუ თქვენც გსურთ სრულად გამოიყენოთ AI-ის პოტენციალი და გაიგოთ მეტი commschool-ის AI in Business Development-ის კურსის შესახებ, დაგვიკავშირდით და ერთად დავიწყოთ თქვენი ბიზნესის ციფრული ტრანსფორმაცია! დარეგისტრირდი
ხელოვნურ ინტელექტთან (AI) დაკავშირებული ტერმინები, რომლებიც უნდა იცოდე
ტექნოლოგიური სამყაროს განვითარებასთან ერთად ხელოვნური ინტელექტის როლი მნიშვნელოვნად იზრდება. მას ყოველდღიურად არაერთი ადამიანი იყენებს მის პირად თუ პროფესიულ ცხოვრებაში. ხელოვნური ინტელექტი (AI) მრავალფეროვან შესაძლებლობას იძლევა: დროის დაზოგვა, ხარჯებისა და რუტინული საქმიანობის შემცირება, პროდუქტიულობის გაზრდა და ზუსტი გამოთვლების სწრაფად გაკეთება.ამიტომ დროა, ხელოვნურ ინტელექტს დაუმეგობრდე და შენი საქმიანობის ნაწილად აქციო. მანამდე კი, პირველ რიგში, ამ ბლოგს გაეცანი, სადაც თავმოყრილია AI-თან დაკავშირებული ტერმინოლოგია. მათი ცოდნა AI-ის ხელსაწყოების შესწავლასა და პრაქტიკაში დანერგვას უფრო გაგიმარტივებს. ტერმინები: ხელოვნური ინტელექტი (AI) ხელოვნური ინტელექტი (Artificial Intelligence) წარმოადგენს ადამიანის ინტელექტის, მის გონებაში წარმოებული პროცესების ერთგვარ სიმულაციას, რაც კომპიუტერული სისტემების დახმარებით ხდება. AI-ის შეუძლია ადამიანის უნარებისა და შესაძლებლობების ათვისება: კომუნიკაცია, დასწავლა და გადაწყვეტილების მიღება. AI ეთიკა AI ეთიკა იმ საკითხების ერთობლიობაა, რაზეც დაინტერესებული მხარეები (ინჟინრები, მთავრობის წარმომადგენლები) უნდა ზრუნავდნენ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ ტექნოლოგია სათანადოდ შემუშავდეს და გამოიყენონ შესაბამისმა პირებმა. ეს გულისხმობს ისეთი სისტემების შემუშავებასა და დანერგვას, რომლებიც ხელს უწყობს უსაფრთხოებას, დაცულობასა და მდგრადობას. ალგორითმი ალგორითმი წარმოადგენს წესების ერთობლიობას, რომელსაც AI ხელსაწყოს გადასცემენ გარკვეული დავალების შესასრულებლად ან პრობლემის გადასაჭრელად. ძირითადად არსებობს შემდეგი სახის ალგორითმები: კლასიფიკაცია, რეგრესია და კლასტერები. აპლიკაციის პროგრამირების ინტერფეისი (API) API წარმოადგენს პროტოკოლების ერთობლიობას, რომლებიც განსაზღვრავენ, როგორ ურთიერთქმედებს ორი Software აპლიკაცია ერთმანეთში. API იწერება პროგრამული ენების დახმარებით, როგორებიცაა, მაგალითად, C++, JavaScript. დიდი ზომის მონაცემები (Big data) დიდი ზომის მონაცემები აღნიშნავს მონაცემთა დიდი ხომის ბაზებს, რომელთა შესწავლა და ანალიზი გარკვეული მახასიათებლებისა და ტენდენციების აღმოჩენას უზრუნველყოფს. მიღებული შედეგები კი ეფექტური გადაწყვეტილებების მისაღებად გამოიყენება. დღეს ორგანიზაციებს დიდი რაოდენობით ინფორმაციის შეგროვება შეუძლია მისი მომხმარებლებისგან, რისთვისაც არაერთ ხელსაწყოს იყენებენ. სწორედ ამიტომ ეძახიან ამ ტერმინს "დიდი" ზომის მონაცემებს. ჩეტბოტი (Chatbot) ჩეტბოტი არის Software აპლიკაცია, რომელსაც შეუძლია ადამიანური საუბრების იმიტაცია ტექსტური თუ ხმოვანი ბრძანებების შედეგად. კომპიუტერული გამოთვლები - Computing კომპიუტერული გამოთვლები AI-ის მსგავსი მოდელია, რომელიც ასევე ადამიანის ფიქრის პროცესის იმიტაციას აკეთებს. ხშირად მარკეტერები ამ ტერმინს AI-თან დაკავშირებული მეცნიერული მისტიკის გასაქრობად იყენებენ. კომპიუტერული ხედვა - Computer Vision კომპიუტერული ხედვა წარმოადგენს მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების ინტერდისციპლინარულ დარგს, რომელიც შეისწავლის, თუ როგორ აგროვებენ კომპიუტერები ინფორმაციას სურათებისა და ვიდეოებისგან. AI ინჟინრები ადამიანის ვიზუალური სისტემის მოქმედების პრინციპებს კომპიუტერულ ხედვას არგებენ და ამ პროცესებს ავტომატურს ხდიან. Data Mining Data Mining არის მონაცემთა დიდი ბაზების დახარისხების პროცესი გარკვეული მახასიათებლების აღმოსაჩენად, რომლებიც მოდელების გაუმჯობესებასა და პრობლემების გადაჭრაში დაეხმარებათ. მონაცემთა მეცნიერება მონაცემთა მეცნიერება ტექნოლოგიის სფეროს ინტერდისციპლინარული მიმართულებაა, რომელიც იყენებს ალგორითმებს დიდი ზომის მონაცემების შესაგროვებლად და მათ გასაანალიზებლად. მიღებული ინფორმაცია კი გამოიყენება ეფექტური ბიზნეს გადაწყვეტილებების მისაღებად. ღრმა დასწავლა - Deep Learning ღრმა დასწავლა არის AI-ის ფუნქცია, რომელიც წარმოადგენს ადამიანის ტვინის იმიტაციას და სწავლობს, თუ როგორ აანალიზებს იგი ინფორმაციას გადაწყვეტილების მისაღებად. მას შეუძლია ეს პროცესი ადამიანის ზედამხედველობის გარეშე, არასტრუქტურირებული მონაცემებით დაისწავლოს. Emergent behavior Emergent behavior (Emergence) აღნიშნავს AI სისტემის მიერ უჩვეულო, მოულოდნელი შესაძლებლობების გამოვლინებას. გენერაციული AI გენერაციული AI წარმოადგენს ტექნოლოგიას, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს კონტენტის (ტექსტი, სურათი, ვიდეო) შესაქმნელად იყენებს. დიდი ზომის მონაცემების მეშვეობით მას დასწავლილი აქვს სხვადასხვა მახასიათებლები და მათი გამოყენებით ქმნის ახალ მასალას. ჯებირები (Guardrails) ჯებირები მოიცავს იმ შეზღუდვებსა და წესებს, რომლებიც AI სისტემებს გააჩნიათ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ მათთვის მიწოდებული მონაცემები სათანადოდ დაამუშაონ და არ შექმნან არაეთიკური კონტენტი. ჰალუცინაცია ჰალუცინაცია აღნიშნავს AI სისტემისგან მიღებულ არასწორ პასუხს ან მცდარ ინფორმაციას, რომელსაც იგი წარმოაჩენს როგორც ფაქტობრივ მონაცემებს. ჰიპერპარამეტრი ჰიპერპარამეტრი არის პარამეტრი ან მნიშვნელობა, რომელიც გავლენას ახდენს AI მოდელის დასწავლის პროცესზე. იგი ძირითადად მექანიკურად ყენდება. სურათის აღქმა (Image Recognition) სურათის აღქმა არის ობიექტის, ადამიანის, ადგილის, ფოტოსურათში ან ვიდეოში მოცემული ტექსტის ამოცნობის პროცესი. დიდი ენის მოდელი (LLM) დიდი ენის მოდელი (LLM) წარმოადგენს AI მოდელს, რომელიც ენის შესასწავლად ამუშავებს დიდი რაოდენობის ტექსტს და შედეგად ქმნის ადამიანის მსგავს ტექსტს. შეზღუდული მეხსიერება (Limited memory) შეზღუდული მეხსიერება ისეთი AI სისტემაა, რომელიც დროებით ინახავს რეალურ დროში მიღებულ მონაცემებს და მათ უკეთესი გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებს. მანქანური სწავლება მანქანური სწავლება აერთიანებს კომპიუტერულ მეცნიერებას, მათემატიკასა და კოდირებას. იგი ქმნის ალგორითმებსა და მოდელებს, რომლებიც მანქანებს დამოუკიდებლად მონაცემების დასწავლასა და ქცევის პროგნოზირებაში ეხმარება. ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) ბუნებრივი ენის დამუშავების AI მოდელი კომპიუტერს აძლევს შესაძლებლობას, აღიქვან და გააანალიზონ ადამიანების ენა, რომლებიც ტექსტური და ხმოვანი ფორმატით მიეწოდებათ. ნეირონული ქსელი ნეირონული ქსელი ღრმა დასწავლის ტექნიკაა, რომელიც ადამიანის ტვინის სტრუქტურის მსგავსია. იგი მოითხოვს მონაცემთა დიდ ბაზებს, რათა ჩაატაროს გამოთვლები და სხვა პროცესები. მას შეუძლია ხმოვანი და ვიზუალური მასალების აღქმა. Overfitting Overfitting მანქანური სწავლების ისეთ შემთხვევას მიემართება, როდესაც ალგორითმი მისთვის გადაცემული მონაცემებიდან მხოლოდ კონკრეტულ მაგალითებზე მუშაობს. ზოგადად AI მოდელს უნდა შეეძლოს მონაცემებში არსებული მახასიათებლების განზოგადება. მახასიათებლების აღმოჩენა კომპიუტერული ალგორითმების გამოყენებით შესაძლებელი ხდება გარკვეული მახასიათებლების აღმოჩენა, რომლებიც გვიჩვენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს. მისი საშუალებით მონაცემები სხვადასხვა კატეგორიებად ხარისხდება. პროგნოზირებადი ანალიტიკა პროგნოზირებადი ანალიტიკა ტექნოლოგიის გამოყენებით აკეთებს იმის პროგნოზს, თუ რა მოხდება მომავალში. ამ დროს იგი ეყრდნობა წინარე გამოცდილებებს. ბიზნეს ანალიტიკა ბიზნეს ანალიტიკა ტექნოლოგიის დახმარებით აანალიზებს მონაცემებს მოსალოდნელი სიტუაციებისა და სცენარების განსასაზღვრად. იგი ეხმარება კომპანიებს, მიიღონ უკეთესი სტრატეგიული გადაწყვეტილებები. კვანტური გამოთვლა კვანტური გამოთვლა არის პროცესი, რომელიც გამოთვლებისთვის იყენებს კვანტურ-მექანიკურ ფენომენებს, როგორებიცაა კვანტური გადაჯაჭვულობა და სუპერპოზიცია. კვანტური მანქანური სწავლება ამ ალგორითმების დახმარებით გაცილებით უფრო სწრაფად მუშაობს, ვიდრე მანქანური სწავლების კლასიკური მოდელი. Reinforcement learning ეს არის მანქანური სწავლების მოდელი, რომლის ალგორითმიც მის გარე სამყაროსთან ურთიერთქმედებით სწავლობს. Sentiment analysis ცნობილი, როგორც Opinion mining, ეს პროცესი აღნიშნავს AI-ის გამოყენებას ციფრული ტექსტის ემოციური ტონისა და შინაარსის გასაანალიზებლად. სტრუქტურირებული მონაცემები სტრუქტურირებული მონაცემები აღნიშნავს ისეთ მონაცემებს, რომლებიც განსაზღვრულია და მისი მოძიება შესაძლებელია. მაგალითად, ტელეფონის ნომერი, თარიღი, პროდუქტის შტრიხკოდი. Supervised learning მანქანური სწავლების ყველაზე გავრცელებული ტიპი, როდესაც მიღებული მონაცემები გამოიყენება სწავლების პროცესში სწორი ალგორითმების შესაქმნელად. ტოკენი ტოკენი არის ტექსტური ცვლადი, რომელსაც დიდი ენის მოდელი იყენებს ენის გასაგებად და დასასწავლად. იგი შეიძლება იყოს ერთი სიტყვა ან სიტყვის შემადგენელი ნაწილაკი. სავარჯიშო მონაცემები სავარჯიშო მონაცემები გამოიყენება AI მოდელების დასწავლის პროცესში. ტრანსფერული სწავლება ეს წარმოადგენს მანქანური სწავლების ტიპს, რომელიც არსებულ, უკვე დასწავლილ მონაცემებს იღებს და ახალ სავარჯიშოებსა და აქტივობებს არგებს. ტურინგის ტესტი კომპიუტერულმა მეცნიერმა ალან ტურინგმა შექმნა ტესტი, რომელიც აფასებს მანქანის ინტელექტის შესაძლებლობას ადამიანურთან შედარებით, ძირითადად კი, ენისა და ქცევის კუთხით. ტესტის დროს გამომცდელი აფასებს ადამიანსა და მანქანას შორის მიმდინარე საუბარს. თუ მან ვერ შეძლო პასუხების ერთმანეთისგან გარჩევა (მანქანის არის თუ ადამიანის), ეს ნიშნავს, რომ მანქანამ ტურინგის ტესტი წარმატებით გაიარა. არასტრუქტურირებული მონაცემები არასტრუქტურირებული მონაცემები არ არის განსაზღვრული და მათი მოძიებაც არ არის შესაძლებელი. მაგალითად, აუდიო, ფოტო და ვიდეო მასალა. ძირითადად, მონაცემების უმეტესი ნაწილი არასტრუქტურირებულია. Unsupervised learning სწავლების ტიპი, როდესაც ალგორითმი დაუხარისხებელ მონაცემებს იყენებს და დამოუკიდებლად შეისწავლის მათ. ხმის ამომცნობი ამ დროს კომპიუტერი უსმენს და აანალიზებს ადამიანისგან წამოსულ ხმოვან სიგნალებს და შედეგად ქმნის ხმოვან ან ტექსტურ მასალებს. მაგალითად, Apple-ის Siri, Amazon-ის Alexa. ეს მოწყობილობები უზრუნველყოფს დისტანციურად მითითებებისა და დავალებების გადაცემას. ამგვარად, AI საკმაოდ მრავალმხრივი მიმართულებით ვითარდება და თანდათან ყველა ინდუსტრიაში მნიშვნელოვან როლს ირგებს. იგი დროის, ხარჯისა და ენერგიის დასაზოგად საუკეთესო საშუალებად იქცა. Commschool-ში კი სპეციალური კურსიც შევიმუშავეთ, რომელიც AI-ის ეფექტიანად გამოყენებას შეგასწავლის.ხელოვნური ინტელექტი (AI) პრაქტიკაში - ეს პროგრამა მნიშვნელოვანი უნარების განვითარების შესაძლებლობას მოგცემს. ამიტომ გაეცანი კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი Commschool-ში!
გაიცანი AI in Business Development-ის კურსის ლექტორი: გუა ტაბიძე
დღევანდელ ბიზნეს რეალობაში ხელოვნური ინტელექტი (AI) აღარ არის მხოლოდ ტექნოლოგიური ტრენდი — ის გარდაქმნის თამაშის წესებს და აყალიბებს ახალ ღირებულებებს. სწორედ ამ ტრანსფორმაციულ პროცესს ეხმიანება commschool-ის კურსი AI in Business Development, რომელიც გვასწავლის, როგორ დავნერგოთ AI რეალურ ბიზნეს ამოცანებში და მივაღწიოთ მაქსიმალურ შედეგებს.კურსის ლექტორია გუა ტაბიძე — პრაქტიკოსი ლექტორი, AI გადაწყვეტილებების სტრატეგი და განვითარების მრჩეველი, 10+ წლიანი გამოცდილებით ტექნოლოგიურ სფეროში, რომელიც ეხმარება კომპანიებს გამოავლინონ და გამოიყენონ AI-ის რეალური შესაძლებლობები. მისი პრაქტიკული გამოცდილება და ინოვაციური ხედვა კურსს უნიკალურობას ანიჭებს და მონაწილეებს დაეხმარება, უკეთ გაიაზრონ AI-ის როლი ბიზნესის განვითარებაში.ამ ბლოგში უფრო ახლოს გაგაცნობთ გუას პროფესიულ გზას, ხედვებს და იმ გამოცდილებას, რომელიც მას აძლევს ღირებულ შესაძლებლობას — დაეხმაროს ბიზნესებს გააძლიერონ თავიანთი პოტენციალი და მაქსიმალურად გამოიყენონ AI-ის შესაძლებლობები. "AI აღარ არის მხოლოდ ტრენდი – ის ბიზნესის მომავლის საფუძველია. მისი უგულებელყოფა ნიშნავს, რომ თქვენ რისკავთ არა მხოლოდ ჩამორჩენას, არამედ თამაშიდან გასვლასაც.“ გუა ტაბიძე გაიგე მეტი კურსის შესახებ კარიერული გზა გუას კარიერული გზა უნიკალური სიზუსტით აერთიანებს საკუთარ მიზნებსა და ბაზრის საჭიროებების ჰარმონიას. მისი თქმით, წარმატების მიღწევა შემთხვევითობებზე არ დგას — პირიქით, ეს მიზანმიმართული და გააზრებული განვითარების შედეგია. მისი კარიერა TBC ბანკში დაიწყო, სადაც მან 40-ზე მეტი ციფრული პროდუქტის დიზაინზე იმუშავა. მიღებულმა გამოცდილებამ საშუალება მისცა, დაენახა მომხმარებლების საჭიროებები და შეექმნა ინოვაციური გადაწყვეტილებები, რომლებიც მილიონობით მომხმარებლის კომფორტს ემსახურებოდა.მოგვიანებით, გუა Adjarabet-ში ხელმძღვანელობდა ქართულ და სომხურ ბაზრებზე პასუხისმგებლიანი გემბლინგის მიმართულებას. ამ პერიოდში მან პირველად დაიწყო ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება თამაშების პერსონალიზაციისა და კონტენტის ოპტიმიზაციისთვის. ეს გამოცდილება მისთვის გარდამტეხი აღმოჩნდა და ნათლად დაანახა, თუ როგორ შეუძლია AI-ს მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს მომხმარებლის გამოცდილება.გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (GenAI) ერაში მისი ჩართულობა მოიცავს ისეთ ინოვაციურ პროექტებს, როგორიცაა Claude (AI-ზე დაფუძნებული ინსაითები ელექტრონულ კომერციაში), Stimuli (გაყიდვებისა და მარკეტინგული კომუნიკაციების ავტომატიზაცია) და Proxify (ტალანტების შიდა ინფორმაციის მართვის სისტემები). მას ასევე აქვს გამოცდილება რობოტიკასა და RPA სისტემებში. სპეციალიზებულია B2B და SaaS პროდუქტებში, ასევე აქვს მნიშვნელოვანი გამოცდილება B2C მიმართულებითაც.იგი მიიჩნევს, რომ უწყვეტი განვითარება მისი კარიერული წინსვლის მთავარი საფუძველია, ამიტომაც აქტიურადაა ჩართული ტექნოლოგიურ კომუნებში, აკვირდება სიახლეებს და მუდმივად ზრუნავს პროფესიული ცოდნის გაღრმავებაზე. პირველი პრაქტიკული გამოწვევა ხელოვნური ინტელექტის მიმართ გუას ინტერესი 2019 წელს გაჩნდა, როცა ის Adjarabet-ში მუშაობდა და 200-ზე მეტი თამაშის პერსონალიზებული მენეჯმენტის ამოცანის გადაჭრა მოუხდა მცირე ზომის ეკრანებისთვის. სწორედ ამ პრაქტიკულმა გამოწვევამ გაუჩინა მოტივაცია, დაეწყო შესწავლა იმისა, თუ როგორ იყენებდნენ ხელოვნურ ინტელექტს ისეთი კომპანიები, როგორიცაა Facebook და Spotify მომხმარებლის გამოცდილების გასაუმჯობესებლად.ამ პროცესმა აჩვენა, რომ AI არ არის მხოლოდ ტექნოლოგია — ეს არის გარდამტეხი ძალა, რომელსაც შეუძლია შეცვალოს ბიზნესის წესები, მნიშვნელოვნად გაზარდოს მომხმარებლის კმაყოფილება და გახდეს სტრატეგიული განვითარებისთვის კრიტიკული ფაქტორი.დღეს გუას მთავარი ფოკუსი მიმართულია გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (GenAI) და AI Agentic Ecosystems-ის განვითარებაზე. "მე ვხედავ AI-ს, როგორც ინსტრუმენტს, რომლითაც შეგვიძლია შევქმნათ პოზიტიური გავლენა და ხელი შევუწყოთ მომავალ განვითარებას ამ სწრაფად მზარდ, პრაქტიკულად უსაზღვრო შესაძლებლობების სფეროში.” გუა ტაბიძე განვითარების უწყვეტი პროცესი გუა პროფესიულ განვითარებას აღიქვამს, როგორც უწყვეტ პროცესს, რომელიც თვითინიციატივითა და აქტიური ჩართულობით იწყება. მისთვის მთავარი სტრატეგიაა ტექნოლოგიური პულსის მუდმივი მიყოლა და ინდუსტრიის ლიდერებთან იდეების გაცვლა. ამიტომ ის ყოველდღიურად იყენებს სხვადასხვა წყაროს: LinkedIn-ზე აკვირდება ლიდერებს, X-ზე ეძებს ტენდენციებს, TheRundown.ai და Substack-ზე კი ღრმა ანალიტიკას კითხულობს. პროფესიული გაერთიანებები და პოდკასტები კი მას ინოვატორების გამოცდილების გაზიარებაში ეხმარება.მისი რჩევა მათთვის, ვინც AI-ის ტემპს ვერ ეწევა, მარტივია: "ინვესტიცია ჩადეთ არა დროებით ტრენდებში, არამედ იმაში, რაც არ იცვლება. ნუ მიაქცევთ ყურადღებას ყოველდღიურ ხმაურს - იპოვეთ მშვიდი სივრცე, სადაც შეგიძლიათ იფიქროთ და ექსპერიმენტები ჩაატაროთ. AI-ის შემთხვევაშიც ასეა - აქტიურად სცადეთ ბევრი რამ, შემდეგ გაიაზრეთ ძირითადი პრინციპები და შექმენით საკუთარი ხედვა. ეს ცოდნა შეინარჩუნებს ღირებულებას და მიგიყვანთ ნამდვილ ინოვაციამდე." გუა ტაბიძე AI-ის აუცილებლობა ბიზნესში ბიზნესის ლანდშაფტი ყოველდღიურად იცვლება და მასთან ერთად იცვლება კონკურენციის წესებიც. გუას აზრით, ბიზნესი AI-ით და მის გარეშე ისეთივე განსხვავებულია, როგორც ბიზნესი ინტერნეტით და მის გარეშე. წარსულში კომპანიები, რომლებმაც ინტერნეტის მნიშვნელობა ვერ შეაფასეს, ან მოძველდნენ ან საერთოდ გაქრნენ. დღესაც იგივე სცენარი მეორდება — უბრალოდ მოქმედი პირი შეცვლილია.AI კომპანიებს საშუალებას აძლევს, ავტომატურად განახორციელონ რუტინული ამოცანები, სწრაფად გააანალიზონ მონაცემები, მიიღონ უფრო ზუსტი გადაწყვეტილებები და შესთავაზონ მომხმარებლებს პერსონალიზებული გამოცდილება. ეს პირდაპირ აისახება პროდუქტიულობაზე, ეფექტიანობაზე და ბაზარზე კონკურენტულ პოზიციებზე.AI უნარებზე მოთხოვნის ტრენდი სწრაფი და მასშტაბურია - ეს სრულიად ახალი ეპოქის დასაწყისია. AI-ის საბაზისო უნარები, განსაკუთრებით “prompting”-ის გაგება, აუცილებელი გახდა ყველა პროფესიონალისთვის - ეს არის ახალი "ციფრული წიგნიერება". თითქმის ყველა ინსტრუმენტს ემატება AI შესაძლებლობა. დასაქმების ბაზარი აქტიურად ტრანსფორმირდება - მოთხოვნა არის ყველა პროფესიონალზე, რომლებსაც შეუძლიათ AI-ის ეფექტური გამოყენება თავიანთ საქმიანობაში.გუა გამოარჩევს სამ ძირითად AI ინსტრუმენტს, რომლებსაც ყოველდღიურად იყენებს: Gemini — იდეების გენერირებისა და ინფორმაციის დამუშავებისთვის; Copilot — სამუშაო კომუნიკაციისა და დოკუმენტების მოსამზადებლად და Cursor — კოდის დაწერისა და შეცდომების გამოსასწორებლად. ახალბედებს კი ურჩევს, რომ ხელოვნური ინტელექტის შესწავლა დაიწყონ პრაქტიკული ამოცანებით და რეგულარულად განაახლონ ცოდნა , რადგან ტექნოლოგია სწრაფად და უწყვეტად ვითარდება.AI-ის ცოდნა დღეს ნიშნავს არა უბრალოდ წარმატების შანსს, არამედ პროფესიულ გადარჩენას, რომელიც ზრდის კრეატიულობას, სტრატეგიულ აზროვნებასა და ახალ გარემოსთან სწრაფად ადაპტაციის უნარს. კურსი: AI ბიზნესის განვითარებაში გუამ AI in Business Development-ის კურსის ლექტორობაზე გადაწყვეტილება ორმხრივი მოტივაციით მიიღო. ერთის მხრივ, ეს მისთვის იყო პირადი განვითარების გზა — სწავლის პროცესში საკუთარი ცოდნის გაღრმავების საშუალება. მეორეს მხრივ, მისი სურვილია იმ ადამიანებთან თანამშრომლობა, ვინც აცნობიერებს AI-ის გარდამტეხ როლს ბიზნესში. მისი მიზანია, კურსის მონაწილეები გახდნენ AI-ის "გამავრცელებლები" საკუთარ სფეროში და რეალური ცვლილებების ინიციატორები.კურსი განკუთვნილია პროგრესულად მოაზროვნე ლიდერებისთვის, მენეჯერებისთვისა და მეწარმეებისთვის. მისი მთავარი მიზანია აჩვენოს, როგორ შეიძლება AI-ის გამოყენებით რეალური ბიზნეს ღირებულების შექმნა. გუასთვის ყველაზე მნიშვნელოვანია, რომ სტუდენტებმა კურსიდან წაიღონ არა მხოლოდ პრაქტიკული ცოდნა, არამედ რწმენა AI-ის გრძელვადიან შესაძლებლობებში. პრაქტიკული სწავლება კურსი აგებულია პრაქტიკულ სწავლებაზე — სტუდენტებს ყოველი ლექციის განმავლობაში ეძლევათ ინდივიდუალური და გუნდური დავალებები, რომლებიც რეალურ ამოცანებზეა დაფუძნებული.სწავლების მეთოდოლოგია "როცა გჭირდება, მაშინ სწავლის" (Just-in-Time Learning) პრინციპს ემყარება. ეს უზრუნველყოფს, რომ მიღებული ცოდნა მყისიერად იქნას გამოყენებული რეალურ ამოცანებში.ლექციებს თან ახლავს პრეზენტაციები, სამუშაო ფაილები, დამატებითი საკითხავი მასალები და ვიდეოჩანაწერები, რომლებიც განახლდება კურსის დასრულების შემდეგაც და დარჩება მუდმივ რესურსად — დამოუკიდებელი გადახედვისა და ცოდნის გასაღრმავებლად.კურსის ბოლო ეტაპი ფინალურ პროექტს ეთმობა — სტუდენტები ქმნიან AI-ის გამოყენების სტრატეგიას იდეიდან რეალურ იმპლემენტაციამდე. პროექტი მოიცავს მოდელის შექმნას, გადაწყვეტილებების ჩამოყალიბებასა და გავლენის შეფასებას — რაც უზრუნველყოფს რეალურ სამყაროში მოქმედებისთვის მზადყოფნას.თუ მზად ხარ, ხელოვნური ინტელექტი შენი ბიზნესის წარმატების საიდუმლოდ აქციო, AI in Business Development-ის კურსი სწორედ შენთვისაა. დარეგისტრირდი
შესვლა Google-ით
შესვლა Facebook-ით