Applied Generative AI Specialization (I samarbete med Michigan Engineering Professional Education & Microsoft)

Applied Generative AI Specialization Bootcamp

I samarbete med Michigan Engineering Professional Education, University of Michigan Online och Microsoft

• Utveckla expertis för att designa och bygga AI-agenter som kan tänka, planera och agera autonomt.
• Delta i interaktiva masterclasses ledda av branschexperter
• 16 veckors program (8–10 timmar per vecka, helgkurser)
• Fråga oss om nästa kull och detaljerad tidsplan!

Specialiseringen i tillämpad generativ AI i samarbete med Michigan Engineering Professional Education är ett praktiskt program som är utformat för att hjälpa yrkesverksamma att bygga praktiska, skalbara och ansvarsfulla generativa AI-lösningar. Specialiseringen är idealisk för IT- och dataexperter, produkt- och programchefer, konsulter och tekniker i början av sin karriär, och fokuserar på att tillämpa GenAI på verkliga affärs- och tekniska utmaningar.

Kursplanen omfattar grunderna i Python, AI-kunskap, generativa AI-modeller och arkitekturer, LLM-applikationsutveckling, agentisk AI och GenAI-styrning. Deltagarna får erfarenhet av avancerade tekniker som prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG) och modellfinjustering, samtidigt som de tillämpar bästa praxis för transparens, rättvisa, säkerhet och regelefterlevnad.

Absolventerna erhåller erkända certifikat från Michigan Engineering Professional Education och Microsoft Azure, som bekräftar deras förmåga att utforma, implementera och leda AI-driven transformation i organisationer.

Viktiga funktioner

• Kursen och materialet är på engelska
• i samarbete med Michigan Engineering Professional Education Online
• Mellannivå till avancerad nivå
• 16 veckors program (5-6 timmar/vecka helgkurser)
• 70+ timmar livekurser ledda av branschexperter
• Över 300 timmars studietid och övning rekommenderas
• 1 års tillgång till kursen och inspelningar av sessionerna
• Arbeta med över 12 moderna AI-verktyg, inklusive OpenAI, Stable Diffusion, Microsoft Copilot och Streamlit
• Få ett certifikat för avslutad Microsoft-kurs som finns på MS Learn-portalen
• Certifikat för avslutad kurs från Michigan Engineering Professional Education Online.
• Säkra ett digitalt märke från Michigan Eng Pro-Ed

Engagerande inlärningsupplevelse

• Interaktion med kollegor
• Njut av en verklig klassrumsmiljö genom att komma i kontakt med andra deltagare och interagera med mentorer i realtid via Slack.
• Flexibelt lärande
• Hamna aldrig efter – få tillgång till inspelade sessioner när som helst för att komma ikapp och hålla jämna steg med din grupp.
• Mentorskapssessioner
• Få experthjälp från mentorer för att lösa tveksamheter, få projektvägledning och förbättra din inlärningsprocess.
• Dedikerad support
• Dra nytta av en gruppansvarig som ger personlig hjälp och ser till att du håller dig på rätt spår mot framgång.

Om University of Michigan

University of Michigan är ett ledande offentligt forskningsuniversitet i USA, globalt erkänt för akademisk excellens, innovation och ledarskap inom vetenskap och teknik. Michigan Engineering Professional Education, en del av universitetets College of Engineering, erbjuder branschfokuserade program som leds av experter från USA och hjälper yrkesverksamma och ledare att tillämpa banbrytande forskning och ingenjörspraxis på verkliga affärs- och teknikutmaningar.

Vilket mervärde bidrar University of Michigan med till programmet?

Programmets läroplan granskas och godkänns av Michigan Engineering Professional Education. Observera att de live-baserade lektionerna inte hålls av universitetets egna lärare utan av många erfarna branschexperter. Lärarna är inte anställda vid University of Michigan. Utöver att godkänna innehållet övervakar Michigan Engineering Professional Education även utvärderingen av lärarna, kvalitetssäkringen, deltagarnas nöjdhet och de övergripande resultaten av programmet, vilket ger programmet legitimitet och ett certifikat med gemensamt varumärke.

Lärandemål

• Bygga en solid programmeringsgrund för att skriva, köra och optimera Python-kod för AI- och ML-applikationer
• Utveckla en stark förståelse för AI, maskininlärning och generativa AI-koncept, inklusive etiska överväganden och användningsfall i verkligheten
• Utforska generativa modeller såsom variational autoencoders (VAE), generative adversarial networks (GAN) och stora språkmodeller (LLM)
• Tillämpa avancerad prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG) och finjusteringstekniker för praktiska LLM-applikationer
• Arbeta med agentiska ramverk för att designa och bygga intelligenta AI-agenter med hjälp av LangChain
• Implementera bästa praxis för AI-transparens, rättvisa, säkerhet och regelefterlevnad
• Använd Stable Diffusion och autoencoders för att skapa högkvalitativa bilder och utöka AI:s kreativa potential
• Designa, utveckla och implementera ansvarsfulla AI-drivna lösningar för att hantera verkliga affärsutmaningar
• Få praktisk erfarenhet av verktyg som Gemini, FAISS, Azure AI Studio och Hugging Face

Kompetenser som täcks

• Prompt Engineering
• Agentiska ramverk
• AI-agenter
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• LangChain för arbetsflödesdesign
• Stable Diffusion och AI-bildgenerering
• LLM-finjustering
• Variational Autoencoders (VAE)
• Generative Adversarial Networks (GAN)
• Attention Mechanisms
• Transformers
• LLM-benchmarking
• GenAI-applikationsutveckling
• GenAI-styrning
• Model Context Protocol (MCP)

Målgrupp:

Detta program riktar sig till yrkesverksamma från olika branscher och bakgrunder och främjar en samarbetsinriktad och engagerande inlärningsmiljö. Generativ AI har blivit en stark karriärväg för både nybörjare och erfarna experter, och specialiseringen Applied Generative AI passar därför väl för personer som har grundläggande programmeringskunskaper och ett analytiskt sinne och som är ivriga att förbättra sina färdigheter inom de senaste innovationerna inom generativ AI, inklusive:

• IT-proffs
• Dataanalytiker
• Affärsanalytiker
• Datavetare
• Mjukvaruutvecklare
• Analytikchefer
• Dataingenjörer
• Produktchefer
• Programchefer
• Tekniska konsulter

Förutsättningar:

• Måste vara 18 år eller äldre och ha gymnasieexamen (eller motsvarande)
• Bör ha grundläggande kunskaper i programmeringskoncept och matematik
• Helst ha minst två års yrkeserfarenhet, men detta är inte ett krav

Lärandeväg

1. Python Refresher with AI (valfritt)
2. AI-kunskap
3. Avancerad generativ AI – modeller och arkitektur
4. Avancerad generativ AI – bygga LLM-applikationer
5. Agentiska AI-ramverk med modellkontext och verktygsprotokoll
6. Avancerad generativ AI – bildgenerering
7. Generativ AI-styrning
8. Capstone-projekt

Valbara kurser

1. Microsoft Azure AI Fundamentals: Generativ AI
2. Bygg en grund för att utöka Microsoft 365 Copilot
3. Masterclass

DETALJER OM KURSPINNHOLDE

Kurs 1: Python-uppfriskning med AI

Python är det centrala programmeringsspråket bakom AI-utveckling, vilket gör denna kurs till en viktig utgångspunkt för tillämpad generativ AI. Genom att behärska grunderna i Python bygger du en stark teknisk grund för att gå vidare till AI-modellträning, distribution och styrning.

Lärandemål

• Skriva och köra Python-program för att hantera verkliga utmaningar
• Använda datatyper, operatorer och kontrollstrukturer för att skapa effektiv kod
• Tillämpa funktioner, loopar och felhantering för välstrukturerade program
• Hantera filer effektivt för AI- och maskininlärningsapplikationer
• Bygga grundläggande kodningsfärdigheter som behövs för AI-modellutveckling

Ämnen som behandlas

• Introduktion till Python-programmering
• Python-datatyper och operatorer
• Villkorssatser och loopar
• Fel- och filhantering
• Python-funktioner

Kurs 2: AI-kunskap

Med en solid grund i Python kopplar kursen AI-kunskap samman kodningsgrunderna med verkliga AI-applikationer, vilket gör det möjligt för dig att utvärdera AI-genomförbarhet, förfina AI-genererade resultat och integrera AI-lösningar i praktiska affärs- och kreativa scenarier.

Lärandemål

• Skillnad mellan begreppen AI, maskininlärning och djupinlärning
• Undersök viktiga AI-genombrott och deras inflytande på innovation inom industrin
• Förstå hur transformatorer och NLP driver moderna AI-applikationer
• Tillämpa generativa AI-tekniker på praktiska, verkliga användningsfall
• Utforska det öppna källkodsbaserade generativa AI-ekosystemet med hjälp av plattformen Hugging Face
• Bedöm etiska, säkerhetsmässiga och styrningsmässiga överväganden inom AI
• Använd ChatGPT och andra GPT-modeller i en rad affärsapplikationer

Ämnen som behandlas

• Översikt över AI, ML och DL
• Avancerade AI-modeller, transformatorer och NLP
• Grunderna i generativ AI
• Introduktion till GenAI:s öppen källkodslandskap
• AI-säkerhet, etik och framtida trender
• Introduktion till prompt engineering
• Praktiska demonstrationer: GPT:er och AI i affärslivet

Kurs 3: Avancerad generativ AI: modeller och arkitektur

Efter att ha byggt en grund i AI-kunskap går denna kurs vidare till modeller och arkitekturer för att fördjupa din tekniska förståelse för hur moderna AI-system fungerar. Den utforskar generativa modeller och transformatorbaserade arkitekturer och ger dig en gedigen förståelse för LLM och uppmärksamhetsmekanismer så att du kan designa, finjustera och optimera AI-modeller för verkliga applikationer.

Lärandemål

• Undersöka vikten av generativ AI och dess inflytande inom olika branscher
• Skillnaden mellan generativa modeller som VAE, GAN och transformatorer
• Analysera arkitekturen, träningsmetoderna och det operativa beteendet hos stora språkmodeller (LLM)
• Tillämpa uppmärksamhets- och multi-head-uppmärksamhetstekniker inom transformatormodeller
• Designa skalbara generativa AI-arbetsflöden med LangChain
• Implementera finjusteringsmetoder för att skräddarsy AI-modeller för specialiserade användningsfall
• Utvärdera den generativa AI:s framtida inverkan och utveckling

Ämnen som behandlas

• Introduktion till generativa AI-modeller
• Hur generativ AI fungerar
• Utvärdering av modellkvalitet i generativ AI
• Stora språkmodeller (LLM) och framtida överväganden
• VAE och GAN – träningsprocess
• Uppmärksamhetsmekanismer och transformatorer: bild- och textgenerering
• LangChain och arbetsflödesdesign

Kurs 4: Avancerad generativ AI: Bygga LLM-applikationer

Efter att ha bemästrat LLM-modeller och arkitekturer övergår denna kurs till praktiska tillämpningar. Med din grundläggande kunskap som utgångspunkt får du praktisk erfarenhet av att implementera LLM-drivna lösningar och lär dig hur prompt engineering, LangChain-ramverk och finjusteringstekniker möjliggör skapandet av högpresterande AI-applikationer för praktiska användningsfall.

Lärandemål

• Designa och implementera optimerade promptar för att förbättra LLM-prestanda
• Tillämpa avancerade prompt engineering-metoder såsom zero-shot, few-shot, chain-of-thought, self-consistency och tree-of-thought
• Använd LangChain för att bygga och optimera LLM-baserade applikationer
• Utveckla och distribuera RAG-system (retrieval-augmented generation) för effektiv kunskapsåtervinning
• Finjustera och anpassa LLM för domänspecifika användningsfall
• Utvärdera och övervaka LLM-prestanda i olika applikationer

Ämnen som behandlas

• Avancerad promptteknik
• Avancerade prompttekniker
• LangChain för LLM-applikationer
• Vektorlagring, Retriever och LangChain-agenter
• RAG med LangChain
• LLM-finjustering och anpassning

Kurs 5: Agentiska AI-ramverk med modellkontext och verktygsprotokoll

Efter att ha lagt grunden i centrala LLM-användningsfall går denna kurs vidare till nästa fas av generativ AI med agentiska system och protokollbaserade integrationer. Du får praktisk erfarenhet av att designa intelligenta agenter, definiera orkestreringslogik och ansluta dem via säkra, leverantörsneutrala ramverk med MCP, samtidigt som du arbetar med verktyg som LangGraph, AutoGen och CrewAI för att bygga flexibla, verktygsoberoende system.

Lärandemål

• Förstå utvecklingen av agentbaserad AI och dess grundläggande systemdesignprinciper
• Utforska perceptionslager, resonemangsmaskiner och arbetsflöden för åtgärdsutförande
• Bygg och konfigurera AutoGen-agenter för multiagentresonemang och samarbete
• Använd LangGraph för uppgiftsdirigering, orkestreringslogik och automatiseringspipelines
• Lär dig hur MCP möjliggör standardiserad, plattformsoberoende verktygsintegration
• Tillämpa säkra protokoll, SDK:er och implementeringsmetoder som är anpassade efter styrningen
• Skapa strukturerade agentarbetsflöden och multiagentteam med hjälp av CrewAI

Ämnen som behandlas

• Agentbaserad AI:s kärnkoncept: egenskaper och verkliga tillämpningar
• LangGraph: uppgiftsnoder, parallellism och orkestreringsflöden
• CrewAI: teambaserade agenter, verktygskedjor och uppgiftskoordinering
• Bästa praxis: åtkomstkontroll, lokala distributioner och efterlevnadsstrategier
• LLM-agentarkitektur: perceptions-, resonemangs- och exekveringsmoduler
• AutoGen: anpassningsbara agentsystem och samarbetsuppgifter
• MCP: Meddelandeprotokoll, interoperabilitet och säkra SDK-ramverk

Kurs 6: Avancerad generativ AI: Bildgenerering

Efter att ha skapat autonoma AI-agenter flyttas fokus till att förbättra deras förmåga att producera högkvalitativa bilder. Genom att lära sig bildgenereringstekniker kan agenter generera, förfina och optimera visuellt innehåll, vilket utökar kraften i AI-driven automatisering.

Lärandemål

• Förklara grunderna i stabil diffusion, brusreduceringsmetoder och autoencoders för bildgenerering
• Använda stabila diffusionsmodeller för att skapa högkvalitativa bilder från textprompter
• Implementera delade inbäddningsutrymmen för att stärka multimodala AI-funktioner
• Designa anpassade AI-genererade bilder för en mängd praktiska tillämpningar

Ämnen som behandlas

• Stabil diffusion och brusreducering
• Autoencoders och kontrastiv inlärning
• Delade inbäddningsutrymmen för bildgenerering
• Praktiska tillämpningar

Kurs 7: Generativ AI-styrning

I takt med att AI-genererat innehåll blir alltmer sofistikerat är det viktigt att utveckla AI-system som är etiska, säkra och transparenta. Denna kurs utvidgar befintliga tekniska färdigheter genom att utforska styrningsfrågor, regleringskrav och bästa praxis för ansvarsfull användning av generativ AI. Att skaffa sig en gedigen förståelse för AI-styrning bidrar till att minska risker, bevara användarnas förtroende och säkerställa efterlevnad i sektorer som använder AI-genererade bilder och multimodala modeller.

Lärandemål

• Inse vikten av styrning inom generativ AI och dess roll i att främja etisk AI-utveckling.
• Identifiera de största utmaningarna inom AI-system, inklusive partiskhet, felaktig information, integritet och säkerhetsrisker.
• Implementera etiska ramverk och styrningsprinciper för att säkerställa rättvisa, transparens och ansvarsskyldighet.
• Utvärdera AI-styrningsstrukturer och anta bästa praxis för att minska potentiella risker.
• Ta itu med juridiska överväganden, såsom immateriella rättigheter, dataskydd och efterlevnad av regler.
• Utforma och tillämpa ett ramverk för AI-styrning för ansvarsfull användning av AI i praktiska sammanhang.

Ämnen som behandlas

• Grunderna i generativ AI-styrning
• Etiska ramverk och AI-principer
• Integritet, partiskhet och rättvisa i AI-system
• Styrningsstrukturer och kommittéer
• Juridiska risker och efterlevnad inom AI
• Framtiden för AI-styrning och implementering

Capstone-projekt

Capstone-projektet är kulmen på din lärandeprocess. Du kommer att utnyttja de färdigheter du förvärvat under programmet för att utveckla en fullt fungerande generativ AI-lösning, samtidigt som du tar hänsyn till etiska överväganden, minskning av partiskhet och efterlevnad av regler. Detta projekt säkerställer en gedigen teknisk förståelse för AI och förmågan att tillämpa styrningsprinciper i verkliga sammanhang. Genom att kombinera ansvarsfull AI-praxis med praktisk implementering förbereder Capstone dig för att med självförtroende skapa AI-lösningar som är etiska, säkra och anpassade till både affärsmål och samhällsbehov.

Branschprojekt

• AI-driven Business Intelligence-assistent (InsightForge)
• AI-driven HR-chatbot
• AI-driven designstudio för marknadsföringskampanjer
• AI-driven nyhets- och informationsassistent
• Python-äventyrsspel med GitHub Copilot
• Interaktiv berättarteknik med ChatGPT
• Analys av kundorder med Python

Valbara kurser:

Valbar kurs 1: Microsoft Azure AI Fundamentals: Generativ AI

Microsoft Azure erbjuder en robust uppsättning verktyg och tjänster för att bygga och distribuera generativa AI-applikationer. Denna inlärningsväg täcker de grundläggande begreppen, underliggande teknikerna och etiska övervägandena för generativ AI, vilket ger dig grunden för att utforska dess verkliga tillämpningar.

Lärandemål:

• Lär dig hur stora språkmodeller utgör ryggraden i generativ AI.
• Utforska Azure AI Foundry-portalen för att få tillgång till banbrytande generativa AI-verktyg.
• Förstå hur AI-drivna copilots kan öka produktiviteten och effektiviteten.
• Undersök användningen av prompts och responsjustering för att optimera AI-genererat innehåll.
• Få insikt i Microsofts principer för ansvarsfull AI och deras roll i etisk AI-utveckling.

Ämnen som behandlas

• Microsoft Azure AI Fundamentals: Generative AI
• Grunderna i GenAI
• Utforska generativ AI med Microsoft Copilot
• Planera, förbered och utveckla AI-lösningar på Azure
• Ansvarsfull generativ AI
• Mät, mildra och identifiera potentiella skador
• Innehållsfilter i Azure AI Studio

Valbart 2: Bygg en grund för att utöka Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot är ett kraftfullt AI-verktyg som ökar produktiviteten genom att integreras i dagliga arbetsflöden. Denna kurs lär dig hur du utökar Copilots funktioner med hjälp av Microsoft Graph-anslutningar och anpassade motorcopiloter. När du är klar kommer du att kunna fatta välgrundade beslut om utvecklingsstrategier och effektivt hantera agenter i Microsoft 365-administrationscentret.

Lärandemål:

• Utforska arkitekturen och designen för Microsoft 365 Copilot.
• Lär dig att utöka Copilot med hjälp av agenter, anslutningar och plugins.
• Välj den bästa utvecklingsmetoden för Copilot-tillägg samtidigt som du tar hänsyn till säkerhet och integritet.
• Förstå hur Microsoft Graph-anslutningar förbättrar sökfunktionerna.
• Utveckla färdigheter för att hantera agenter effektivt via Microsoft 365-administrationscentret.

Ämnen som behandlas

• Undersök designen av Microsoft 365 Copilot
• Grunderna i utbyggbarheten hos Microsoft 365 Copilot
• Välj en utvecklingsväg för utbyggbarheten hos Microsoft 365 Copilot
• Introduktion till Graph-anslutningar
• Introduktion till deklarativa agenter för Microsoft 365 Copilot
• Hantera agenter för Microsoft 365 Copilot

Valbart 3: Masterclass

Delta i en exklusiv interaktiv masterclass online ledd av branschexperter och få viktiga insikter om de senaste generativa AI-teknikerna och innovationerna. Lär dig hur AI omformar branscher, ökar kreativiteten och driver framsteg. Delta i live-diskussioner och utforska praktiska tillämpningar för att ligga i framkant av AI-revolutionen.

VANLIGA FRÅGOR

Hur genomförs programmet?

Kursen genomförs helt online genom live virtuella lektioner och erbjuder en blandning av 80 % praktisk träning och 20 % teoretisk inlärning. Du kommer att delta i praktiska projekt, fallstudier och interaktiva sessioner ledda av branschexperter.

Hur ser lektionsschemat ut? Finns det inspelningar?

Kursen sträcker sig vanligtvis över cirka 16 veckor, med uppskattningsvis 8–10 timmars live-sessioner per vecka. Det kommer att finnas lektioner på vardagar och helger med varierande schema. Mellan kurserna kommer det att finnas många praktiska projekt att genomföra. Skicka ett e-postmeddelande till oss för att få det detaljerade schemat för programmet. Om du missar en lektion kan du alltid titta på inspelningen.

OBS

Närvaro kan inte markeras genom att bara titta på inspelningarna av sessionerna. Närvaro registreras endast när en elev deltar i livesessionen. Eftersom det här är universitetsanknutna program är kriterierna strängare, eftersom de fastställs av universiteten själva. Inspelningar kommer dock att finnas tillgängliga. Eleverna kan se de specifika certifikatkriterierna för varje kurs direkt på sitt LMS.

Kan jag arbeta heltid medan jag är inskriven i det här programmet?

Ja, det kan du! Programschemat är utformat för att underlätta för yrkesverksamma med heltidsarbete. Du kan delta i live-sessioner ledda av instruktörer, som oftast hålls på helgerna vid angiven tid enligt ditt schema, och sedan slutföra uppgifter/projekt under din fritid.

Kan jag byta kohort efter att jag har anmält mig till programmet?

Ja. Du har rätt till ett kostnadsfritt kohortbyte inom de första 60 dagarna efter anmälan. Om du inte kan fortsätta med din nuvarande kohort efter att ha utnyttjat denna möjlighet kan du begära en ytterligare överföring mot en avgift. För vägledning om processen eller hjälp med din begäran, vänligen kontakta vårt supportteam.

Hur skiljer sig detta program från andra onlinekurser eller MOOC-kurser inom AI?

Till skillnad från vanliga kurser i egen takt erbjuder detta program en universitetsstödd, interaktiv inlärningsmodell med över 70 timmars livesessioner ledda av branschexperter. Deltagarna drar nytta av engagemang i realtid, dedikerad mentorskap och samarbete med kollegor, vilket säkerställer högre fullföljandegrad och djupare förståelse samtidigt som det ger ett certifikat med universitetets varumärke, vilket ökar trovärdigheten och det långsiktiga karriärvärdet.

Vad är en tillämpad AI-kurs?

En tillämpad AI-kurs fokuserar på att använda artificiell intelligens för att hantera verkliga utmaningar. Istället för att fokusera på teori betonar den praktisk träning – att bygga AI-drivna applikationer, arbeta med maskininlärningsmodeller och utnyttja verktyg som ChatGPT, Hugging Face och OpenAI. Deltagarna får praktiska färdigheter inom områden som automatisering, innehållsskapande, chatbots och bildgenerering, vilket gör det särskilt värdefullt för yrkesverksamma som vill ha arbetsmarknadsanpassad expertis som direkt motsvarar branschens behov.

Behörighetskrav för specialiseringen i tillämpad generativ AI

Programmet är öppet för deltagare med en kandidatexamen inom områden som datavetenskap, teknik eller matematik. Det passar både nybörjare och yrkesverksamma som vill förbättra sina AI-kunskaper. Förkunskaper i programmering eller artificiell intelligens är en fördel, men det är inget strikt krav. Kursen är uppbyggd så att den guidar dig steg för steg, vilket gör den tillgänglig även för dem som är nya inom AI och maskininlärning.

Hur effektiva är utbildarna?

Kursen i tillämpad AI leds av erfarna branschproffs med expertis inom maskininlärning, naturlig språkbehandling, Google Cloud och grundläggande datavetenskap. Varje utbildare väljs ut för sin praktiska erfarenhet och beprövade förmåga att förenkla komplexa begrepp, vilket säkerställer att du får praktisk, hands-on kunskap från experter som har tillämpat AI i verkliga affärsscenarier.

Hur ser karriärvägen ut efter avslutad kurs?

I takt med att företag i allt högre grad använder AI öppnar denna kurs i tillämpad AI och ML dörrar till en rad olika karriärmöjligheter. Du kommer att vara rustad för att söka roller som:

• AI-utvecklare
• Maskininlärningsingenjör
• Datavetare
• AI-konsult

När du får mer erfarenhet kan du också avancera till ledande befattningar med fokus på att utforma AI-strategier, driva innovation och leda AI-driven transformation inom organisationer.

Vad är skillnaden mellan AI och tillämpad AI?

Artificiell intelligens (AI) är ett bredare område som fokuserar på att utveckla system med mänskliga förmågor såsom inlärning, resonemang och beslutsfattande. Det innefattar att skapa algoritmer, modeller och teorier som gör det möjligt för maskiner att efterlikna intelligens.

Tillämpad AI handlar däremot om att omsätta dessa koncept i praktiken. Den använder AI-tekniker och -verktyg för att lösa verkliga problem och leverera konkreta resultat.

Exempel:

• AI: Utveckla en maskininlärningsmodell som kan analysera medicinska skanningar.
• Tillämpad AI: Använda den modellen på sjukhus för att upptäcka sjukdomar från patienters skanningar och rapporter, vilket förbättrar diagnosens hastighet och noggrannhet.