Generativa AI applikationer för ledare Bootcamp (I samarbete med Michigan Engineering Professional Education & Microsoft)

Generativa AI-applikationer för ledare Bootcamp

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

• Certifikat utfärdat av Michigan Eng Pro-Ed, anslutet till ett amerikanskt universitet rankat som nummer 9 inom artificiell intelligens.
• Tillämpa GenAI på ett brett spektrum av affärsscenarier (försäljning, marknadsföring, teknik, dataanalys, kundsupport, produktforskning och utveckling, drift)
• 12 veckors program med liveundervisning (5–6 timmar/vecka, helgkurser)
• Kom i kontakt med en grupp seniora ledare för att dela insikter, strategier och bästa praxis.
• Fråga oss om nästa grupp och detaljer om schemat!

Få de färdigheter som krävs för att skapa och genomföra AI-drivna strategier som främjar innovation och stärker konkurrensfördelar! Programmet Generative AI for Business Transformation med Michigan Engineering Professional Education Online ger ledare den expertis som krävs för att integrera AI i affärsverksamheten, öka effektiviteten och stärka konkurrensfördelarna.

Programmet är skräddarsytt för ledande befattningshavare, chefer, konsulter, affärs- och teknikledare och erbjuder en praktisk, affärsinriktad approach till AI-implementering. Programmet ger ledare de färdigheter som krävs för att leda GenAI-transformation i stor skala. Du får strategisk insikt i praktiska användningsfall inom försäljning, marknadsföring, analys, teknik och mycket mer, och lär dig hur du utvärderar och tillämpar GenAI för att påskynda innovation, optimera verksamheten och skapa mätbart affärsvärde.

Absolventer erhåller ett prestigefyllt certifikat från Michigan Engineering Professional Education, vilket ger dem möjlighet att accelerera sin karriär i AI-drivna ledarroller.

Viktiga funktioner

• Kursen och materialet är på engelska
• i samarbete med Michigan Engineering Professional Education Online
• Nybörjar- till mellannivå
• 12 veckors program (5–6 timmar/vecka helgkurser)
• 55+ timmar livekurser med stöd av 63 guidade övningar och demonstrationer
• 200+ timmars studietid och övning rekommenderas
• 1 års tillgång till kursen och inspelningar av sessionerna
• 16+ banbrytande AI-verktyg, inklusive OpenAI, ChatGPT och Microsoft Copilot.
• Arbeta med 12 praktiska, branschfokuserade projekt inom olika affärsfunktioner
• Få ett Microsoft-kursintyg som finns på MS Learn-portalen
• Programintyg från Michigan Engineering Professional Education Online.
• Säkra ett Michigan Eng Pro-Ed digitalt märke

Engagerande inlärningsupplevelse

• Interaktion med kollegor
• Njut av en verklig klassrumsmiljö genom att umgås med andra elever 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 inlärningsresa.
• 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 sin akademiska 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

• Strategisk AI-implementering: Lär dig att implementera AI i olika affärsfunktioner för att stärka beslutsfattandet.
• AI-ledarskap: Led generativa AI-initiativ som förbättrar försäljning, marknadsföring, kundservice och produktutveckling.
• Digital transformation: Automatisera arbetsflöden för att förbättra effektiviteten och driva organisatoriska förändringar
• Datadrivna insikter: Använd AI-driven analys för att extrahera meningsfulla insikter för smartare affärsstrategier.
• Kundupplevelse: Öka engagemanget med AI-driven personalisering, chatbots och virtuella assistenter.
• Produktinnovation: Tillämpa AI på marknadsundersökningar, prototyputveckling och kontinuerlig produktförbättring.
• Ansvarsfull AI: Förstå AI-ekonomi och -etik för att säkerställa efterlevnad, maximera avkastningen på investeringen och hantera kostnaderna effektivt.
• Praktisk tillämpning: Utnyttja Microsoft Copilot för att effektivisera verksamheten inom försäljning, HR, IT, ekonomi och mer.

13+ färdigheter som behandlas

• Skalning av AI-initiativ
• Konversationsbaserad AI
• AI-riskbedömning
• Prediktiv analys
• Automatisering av arbetsflöden
• Etisk AI och efterlevnad
• Implementering av chattbotar
• AI-ekonomi
• ROI-analys
• Modellutvärdering och optimering
• LLMOps och AI-implementering
• Sentimentanalys
• Scenariosimulering

Målgrupp:

Detta program är utformat för yrkesverksamma som vill utnyttja generativ AI för att påskynda affärstransformation, öka innovation och förbättra effektiviteten. Oavsett om du leder en organisation, hanterar strategiska initiativ eller driver på teknikimplementering, ger detta program dig de färdigheter du behöver för att utnyttja AI effektivt.

• Företagsledare
• Konsulter
• C-suite-chefer
• Seniora chefer
• Entreprenörer
• Funktionschefer
• Teknikledare

Förutsättningar

För att kvalificera sig för programmet Generativ AI för affärstransformation förväntas kandidaterna ha

• Minst 5 års yrkeserfarenhet (föredraget)
• En gedigen medvetenhet om AI:s ökande inverkan på affärslivet
• En stark motivation att tillämpa GenAI för att lösa verkliga affärsutmaningar

Lärandebana

1. AI-kunskap för företagsledare
2. Generativ AI-teknikstack
3. Automatisering av arbetsflöden
4. Användningsfall för generativ AI: försäljning och marknadsföring
5. Användningsfall för generativ AI: kundtjänst
6. Användningsfall för generativ AI: mjukvaruutveckling
7. Användningsfall för generativ AI: dataanalys
8. Användningsfall för generativ AI: produktforskning och utveckling
9. Etik och ekonomi inom generativ AI
10. Microsoft Copilot för företag

Valbara

• Akademisk masterclass – Agentic AI för produktinnovation och företagsautomatisering
• Microsoft 365 Copilot – Hur du driver på utvecklingen i din organisation

DETALJERAD KURSBESKRIVNING

Kurs 1: AI-kunskap för företagsledare

Denna modul introducerar de grundläggande begreppen inom AI, ML och generativ AI, vilket ger företagsledare den kunskap de behöver för att med självförtroende navigera i AI-drivna miljöer och fatta datainformerade strategiska beslut.

Lärandemål

• Bygg en stark grund inom AI, maskininlärning (ML) och generativ AI för smartare affärsbeslut.
• Skillnaden mellan AI och GenAI för att upptäcka strategiska affärstillämpningar.
• Förstå viktiga inlärningsmodeller: övervakad, oövervakad och förstärkt inlärning.
• Utforska hur neurala nätverk, GAN, transformatorer och LLM möjliggör intelligenta AI-lösningar.
• Utvärdera utvecklingen och affärspotentialen för intelligenta chattbottar.
• Förbättra AI-genererade resultat med hjälp av temperaturinställningar och samplingstekniker.

Kursplan

• Introduktion till AI och ML
• Grunderna i generativ AI
• AI vs. generativ AI
• Övervakad, oövervakad och förstärkt inlärning
• Stora språkmodeller (LLM)
• Neurala nätverk och djupinlärning
• Intelligenta chatbots och deras affärstillämpningar
• Optimering av AI-resultat: temperaturinställningar och samplingstekniker

Kurs 2: Generativ AI-teknikstack

Denna modul bygger vidare på grunderna från AI-kunskap för ledare och fokuserar på den generativa AI-teknikstacken. Deltagarna kommer att utforska den infrastruktur, de verktyg och de implementeringsmetoder som behövs för att effektivt implementera och skala AI-lösningar i hela företaget.

Lärandemål

• Förstå generativ AI-infrastruktur och dess inverkan på affärsverksamheten.
• Jämföra olika grundläggande modeller för att identifiera de bästa tillämpningarna.
• Bedöma AI-modeller i termer av kostnad, flexibilitet och skalbarhet.
• Tillämpa LLMOps-metoder för att säkerställa övervakning, säkerhet och etisk implementering.
• Använda AI-utvecklingsverktyg för att utforma och implementera AI-drivna lösningar.
• Utvärdera finjustering kontra återvinningsförstärkt generering (RAG) för optimal balans mellan kostnad och prestanda.
• Utnyttja moln- och beräkningsresurser för att effektivt skala AI-initiativ.

Kursplan

• Generativ AI-infrastruktur
• Grundläggande modeller och applikationer
• Öppen källkod kontra proprietära modeller
• LLMOps för AI-implementering
• AI-utvecklingsverktyg
• Finjustering kontra RAG
• Moln- och beräkningsresurser
• End-to-end-design av generativa AI-lösningar

Kurs 3: Automatisering av arbetsflöden

Denna kurs ger dig kunskap och färdigheter för att säkert arbeta med SQL-databaser och utnyttja dem effektivt i dina applikationer. Lär dig grundläggande SQL-satser, villkorssatser, kommandon, sammanfogningar, underfrågor och funktioner för att hantera databaser och stödja skalbar tillväxt.

Lärandemål

• Förstå principerna för automatisering av arbetsflöden och dess roll i att öka effektiviteten.
• Använd Zapier för att utforma AI-drivna arbetsflöden med triggers och Zaps.
• Integrera OpenAI:s API med automatiseringsverktyg för intelligent utförande av uppgifter.
• Bygg och felsök automatiserade arbetsflöden för innehållsskapande, e-post och sociala medier.
• Tillämpa avancerade automatiseringstekniker med flerstegs-Zaps, villkorslogik och integrationer.
• Övervaka, optimera och skala AI-drivna arbetsflöden för långsiktig prestanda.

Ämnen som behandlas

• Grunderna i automatisering av arbetsflöden
• Grunderna i Zapier
• OpenAI API-integration
• Bygga och felsöka arbetsflöden
• Avancerade automatiseringstekniker
• Skalning av AI-driven automatisering

Kurs 4: Användningsfall för generativ AI – försäljning och marknadsföring

Efter att ha bemästrat automatisering av arbetsflöden tillämpar denna modul generativ AI på kärnfunktioner i verksamheten, med början i försäljning och marknadsföring. Genom praktiskt lärande och fallstudier kommer deltagarna att upptäcka hur man effektivt implementerar AI samtidigt som man övervinner vanliga utmaningar för att maximera affärseffekten.

Lärandemål

• Tillämpa AI-drivna strategier för att effektivisera och förbättra försäljnings- och marknadsföringsverksamheten.
• Utnyttja AI för att generera leads, segmentera kunder och skapa hyperpersonliga kampanjer.
• Använd prediktiv analys för att förbättra försäljningsprognoser och stärka kundlojaliteten.
• Automatisera skapandet av innehåll med AI-genererad text, bilder och videor.
• Öka kundengagemanget med AI-drivna chatbots och virtuella assistenter.
• Undersök verkliga AI-tillämpningar inom försäljning och marknadsföring för att få strategiska insikter.
• Hantera kritiska utmaningar som dataintegritet, varumärkeskonsistens och implementeringshinder.

Ämnen som behandlas

• AI inom försäljning och marknadsföring
• AI-driven leadgenerering
• AI-genererat innehåll
• Prediktiv analys: prognoser, pipelines och retention
• Konversations-AI
• Fallstudier
• Implementeringsutmaningar

Kurs 5: Användningsfall för generativ AI – kundtjänst

AI-driven automatisering omformar kundsupporten genom att möjliggöra personalisering, snabbare lösningar och mer responsiva interaktioner. Denna modul ger deltagarna verktyg för att utforma och implementera intelligenta, skalbara kundtjänstlösningar med hjälp av generativ AI.

Lärandemål

• Utvärdera den generativa AI:ns roll i att förbättra effektiviteten och personaliseringen inom kundtjänsten.
• Implementera AI-chattbottar och virtuella assistenter för automatiserade kundinteraktioner dygnet runt.
• Automatisera problemlösning och generera dynamiska, AI-drivna svar.
• Tillämpa sentimentanalys för att förstå kundernas känslor och beteende.
• Undersök verkliga AI-tillämpningar inom virtuell assistans och hantering av driftstopp.
• Hantera utmaningar som dataintegritet, servicekvalitet och balans mellan mänsklig och AI-samarbete.

Ämnen som behandlas

• AI inom kundservice
• Personliga AI-interaktioner
• Automatiserad problemlösning
• Sentimentanalys och insikter
• Fallstudier
• Utmaningar vid implementering

Kurs 6: Generativa AI-användningsfall – mjukvaruutveckling

Efter att ha utforskat generativa AI-applikationer i kärnverksamhetsfunktioner skiftar denna modul fokus till tekniska områden. Deltagarna lär sig hur man tillämpar AI på mjukvaruutveckling, vilket möjliggör ökad effektivitet, automatisering och kvalitet i utvecklingen. Genom att utnyttja AI-drivna verktyg och metoder kan ingenjörer och ledare påskynda mjukvaruleveransen, förbättra användarupplevelsen och ligga steget före nya trender inom AI-driven utveckling.

Lärandemål

• Automatisera kodgenerering, kodkomplettering och kodöversättning med AI-drivna verktyg.
• Tillämpa AI för kodgranskning, testfallsgenerering och säkerhetskontroller.
• Generera, förfina och anpassa mjukvarudokumentation med hjälp av AI.
• Förbättra kodens prestanda och läsbarhet med AI-assisterad refaktorisering.
• Förbättra UI/UX-designen genom AI-insikter om användarbeteende och tillgänglighet.
• Integrera AI i utvecklingsarbetsflöden, IDE:er och prototypverktyg.
• Utvärdera framtida trender inom AI-driven och kodfri mjukvaruutveckling.

Ämnen som behandlas

• AI i mjukvaruutveckling
• AI-driven kodgenerering
• Automatiserad testning och säkerhet
• AI-genererad dokumentation
• Kodoptimering och refaktorisering
• AI i UI/UX-design
• AI-integrerade utvecklingsverktyg
• Framtida trender

Kurs 7: Generativa AI-användningsfall – dataanalys

Med utgångspunkt i tillämpningarna av generativ AI inom mjukvaruutveckling vänder sig denna modul mot dataanalys. Deltagarna lär sig hur man utnyttjar AI för djupare insikter, starkare prediktiva förmågor och effektivare beslutsfattande. Genom verkliga användningsfall utforskar de också möjligheterna och utmaningarna med att tillämpa AI på moderna arbetsflöden för dataanalys.

Lärandemål

• Använd generativ AI för datautforskning, trendupptäckt och hypotesgenerering.
• Upptäck avvikelser och extremvärden med AI-driven analysmetoder.
• Skapa interaktiva visualiseringar för att upptäcka insikter och stödja beslut.
• Utveckla prediktiva modeller och AI-drivna prognoser för affärstrender.
• Simulera risker och möjligheter genom AI-baserad scenariomodellering.
• Undersök verkliga AI-tillämpningar för att optimera analysarbetsflöden.
• Ta itu med frågor kring beräkningsgränser, etik kring syntetiska data och modellstabilitet.

Ämnen som behandlas

• AI i dataanalys
• AI-driven datautforskning
• Detektering av avvikelser och extremvärden
• AI-driven prediktiv modellering
• Scenariosimulering
• Fallstudier
• Utmaningar och etik

Kurs 8: Användningsfall för generativ AI – produktforskning och utveckling

Denna modul bygger vidare på generativa AI-tillämpningar i tekniska funktioner och fokuserar på hur produktutvecklingsteam kan utnyttja AI för att påskynda innovation. Deltagarna kommer att utforska hur AI automatiserar marknadsundersökningar, förutsäger kundbehov, optimerar produktdesign och anpassar produktstrategin till varumärkets värden. Målet är att möjliggöra datadriven, kundcentrerad och framtidsinriktad produktutveckling samtidigt som etiska och integritetsmässiga frågor hanteras.

Lärandemål

• Tillämpa AI för automatiserad marknadsundersökning, idégenerering och produktvalidering.
• Använd prediktiv analys för att kartlägga kundresor och förutse framtida behov.
• Skapa designvarianter och virtuella prototyper för snabb iteration.
• Genomföra AI-driven SWOT-analys och riskbedömningar för att vägleda strategiska beslut.
• Förbättra användarupplevelsen med adaptiva AI-drivna funktioner och prediktiv beteendemodellering.
• Utnyttja realtidsdata för prestationsspårning och prioritering av funktioner.
• Ta hänsyn till etiska överväganden, dataintegritet och AI:s anpassning till varumärkesstrategin.

Ämnen som behandlas

• AI i produktutveckling
• Automatiserad marknadsundersökning
• Kartläggning av kundresan
• AI-driven prototyputveckling
• Strategisk analys och riskbedömning
• AI-driven UX-optimering
• Datadriven produktledning
• Etiska och varumärkesmässiga överväganden

Kurs 9: Etik och ekonomi i generativ AI

Efter att ha utforskat generativa AI-tillämpningar inom affärs- och tekniska funktioner behandlar denna modul de kritiska aspekterna av etik och ekonomi vid införandet av AI. Deltagarna lär sig hur man säkerställer att AI-lösningar är både kostnadseffektiva och etiskt försvarbara, vilket möjliggör en hållbar implementering som respekterar juridiska, sociala och regleringsmässiga gränser.

Lärandemål

• Utvärdera initiala installationskostnader och löpande kostnader för AI-implementering.
• Jämföra AI-drivna processer med manuella metoder för att utvärdera skalbarhet och effektivitet.
• Beräkna avkastningen på AI-projekt och analysera avvägningar vid införandet.
• Identifiera och mildra etiska risker såsom partiskhet, rättvisa och ansvarsskyldighet.
• Undersöka konsekvenser för dataintegriteten och säkerställa efterlevnad av GDPR, CCPA och andra regleringar.
• Utforska framtida riktningar inom AI-etik och rollen för regeringar och intressenter i ansvarsfull användning av AI.

Ämnen som behandlas

• Initiala AI-kostnader
• Löpande AI-kostnader
• Enhetsekonomi
• ROI och avvägningar i AI-projekt
• Etiska utmaningar i AI-beslutsfattande
• Dataskyddsförordningar
• Framtida riktningar: AI-etik med regeringar och intressenter

Kurs 10: Microsoft Copilot för företag

Efter att ha utforskat AI-etik och ekonomi fokuserar denna modul på den praktiska tillämpningen av Microsoft Copilot för att öka produktiviteten inom olika affärsfunktioner. Deltagarna lär sig hur man integrerar Copilot i dagliga arbetsflöden för att optimera verksamheten, förbättra beslutsfattandet och öka effektiviteten – samtidigt som man tillämpar bästa praxis för ansvarsfull AI-användning.

Lärandemål

• Använd Microsoft Copilot för att effektivisera affärsverksamheten.
• Förbättra försäljningsprocesserna med AI-assisterade personliga förslag.
• Optimera IT-driften med Copilot för felsökning och problemlösning.
• Generera marknadsföringsinsikter och effektfulla kampanjrapporter med Copilot.
• Förbättra den finansiella planeringen och skapa AI-genererade budgetöversikter.
• Stärk HR-processerna med AI-drivna checklistor för onboarding.
• Övervaka och hantera verksamheten med AI-genererade lagerdashboards.
• Implementera bästa praxis för integration av Copilot i olika affärsfunktioner.

Ämnen som behandlas

• Översikt och funktioner i Microsoft Copilot
• Använda Copilot för försäljningsoptimering
• Använda Copilot för IT-säkerhet
• Använda Copilot för webbsurfning
• Använda Copilot för marknadsföringsinsikter
• Använda Copilot för finansiell planering
• Bästa praxis för integration

Kurs 11: Etik och ekonomi i generativ AI

Efter att ha utforskat generativa AI-applikationer inom affärs- och tekniska funktioner behandlar detta modul de kritiska aspekterna av etik och ekonomi vid införandet av AI. Deltagarna lär sig hur man säkerställer att AI-lösningar är både kostnadseffektiva och etiskt försvarbara, vilket möjliggör en hållbar implementering som respekterar juridiska, sociala och regulatoriska gränser.

Lärandemål

• Utvärdera initiala installationskostnader och löpande kostnader för AI-implementering.
• Jämför AI-drivna processer med manuella metoder för att utvärdera skalbarhet och effektivitet.
• Beräkna avkastningen på AI-projekt och analysera avvägningar vid införandet.
• Identifiera och mildra etiska risker såsom partiskhet, rättvisa och ansvarsskyldighet.
• Undersök konsekvenserna för dataintegriteten och säkerställ efterlevnad av GDPR, CCPA och andra regleringar.
• Utforska framtida riktningar inom AI-etik och rollen som regeringar och intressenter spelar för ansvarsfull användning av AI.

Ämnen som behandlas

• Initiala AI-kostnader
• Löpande AI-kostnader
• Enhetsekonomi
• ROI och avvägningar i AI-projekt
• Etiska utmaningar i AI-beslutsfattande
• Dataskyddsförordningar
• Framtida riktlinjer: AI-etik med regeringar och intressenter

Valbara kurser:

Valbar kurs 1: Akademisk masterclass

Denna masterclass täcker de väsentliga byggstenarna i Agentic AI – planering, minne, verktygsintegration och multiagentkoordinering – och går sedan vidare till verkliga produktanvändningsfall och företagsimplementeringsmodeller. Deltagarna kommer att delta i praktiska genomgångar med LangChain, Lovable och CrewAI, och avslutas med strategisk vägledning om roadmaps, marknadsföringsstrategier och ramverk för teamkapacitet

Valbar kurs 2: Microsoft 365 Copilot Enablement

Denna Microsoft-kurs utbildar deltagarna i att leda användaraktivering och AI-implementering inom sina organisationer. Den introducerar en strategi som sätter människan i centrum genom Microsoft 365 Copilot Enablement Framework, som är uppbyggt i fyra nyckelfaser: Förbered dig (lägg en stark grund), Onboard & Engage (stärk medarbetarna), Leverera effekt (driv mätbart värde) och Utöka & Optimera (bredda kapaciteten).

Branschfallstudier och projekt

• Projekt 1 – ChatGPT-baserad storytelling
• Projekt 2 – Utnyttja GenAI för affärsinsikter och beslutsfattande
• Projekt 3 – Automatisera skapandet av bloggar och e-postmeddelanden med Zapier
• Projekt 4 – Hantera varumärkeskonsistens med generativ AI
• Projekt 5 – Skapa en AI-driven innehållskampanj
• Projekt 6 – Implementera och hantera en GenAI-driven kundsupportagent
• Projekt 7 – Integrera LeadSuccessBot med FairJob-plattformen
• Projekt 8 – Förbättra dataanalysprocesser med generativ AI
• Projekt 9 – Driva affärsinnovation med generativ AI i dataanalys
• Projekt 10 – Hantera Fit Smart-produktlivscykeln med ChatGPT
• Projekt 11 – Automatisera beslut om funktionsskalning med generativ AI
• Projekt 12 – Förbättra produktlanseringar med AI-driven Microsoft Edge Copilot

VANLIGA FRÅGOR

Hur genomförs programmet?

Kursen genomförs helt online genom virtuella liveklasser 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 12 veckor med uppskattningsvis 5–6 timmars live-sessioner per vecka under helgerna med ett varierat schema. Mellan kurserna finns det många praktiska projekt att genomföra. Skicka ett e-postmeddelande till oss för att få detaljerad information om programmets schema. 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 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 använt 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 i AI eller MOOC:er?

Till skillnad från vanliga kurser i egen takt erbjuder detta program en universitetsstödd, interaktiv inlärningsmodell med över 55 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. Läroplanen betonar affärsinriktade, tillämpade AI-användningsfall – inte bara tekniska färdigheter – samtidigt som den ger ett certifikat med universitetets varumärke, vilket ökar trovärdigheten och det långsiktiga karriärvärdet.

Vad är programmet Generative AI Applications for Leaders?

Detta program förbereder yrkesverksamma för att tillämpa AI-drivna lösningar i affärsverksamheten. Med över 55 timmars liveundervisning, praktiska projekt och verkliga verktyg bygger deltagarna upp praktisk erfarenhet av att öka effektiviteten, driva innovation och skala upp effekten genom generativ AI.

Vad gör en generativ AI-ingenjör?

En generativ AI-ingenjör spelar en avgörande roll i utformningen av AI-driven affärstransformation. De utformar och implementerar algoritmer för generativa modeller med hjälp av avancerade tekniker för djupinlärning och finjusterar dem för noggrannhet, skalbarhet och prestanda. Utöver det tekniska området samarbetar dessa yrkesverksamma med tvärfunktionella team för att integrera AI i verkliga arbetsflöden, effektivisera verksamheten och öppna upp nya möjligheter för tillväxt.

Utrustade med expertis från ett utbildningsprogram i affärstransformation säkerställer de också etisk AI-implementering, håller sig uppdaterade med nya verktyg och ramverk och översätter effektivt komplexa tekniska begrepp för icke-tekniska intressenter – och överbryggar därmed klyftan mellan innovation och affärspåverkan.

Hur kvalificerade är utbildarna?

Programmet leds av branschexperter och erfarna yrkesverksamma inom data och AI, vilket säkerställer att deltagarna får både praktiska insikter och praktisk, hands-on kunskap. Varje instruktör genomgår en rigorös urvalsprocess, inklusive profilbedömning, teknisk utvärdering och en live-demonstration av utbildningen, för att garantera högkvalitativ undervisning.

Hur kan generativ AI utnyttjas i en organisations strategi för digital transformation?

Generativ AI kan vara en kraftfull katalysator i en organisations digitala transformationsresa. Genom att integrera avancerade generativa AI-modeller och -system i kärnverksamheten kan organisationer effektivisera verksamheten, optimera leveranskedjorna och skapa nya affärsmodeller som driver tillväxt.

Utöver effektivitet möjliggör generativ AI innovation i stor skala, från personaliserade kundupplevelser till prediktiv analys som underlättar smartare beslutsfattande. När generativ AI integreras i en bredare transformationsstrategi blir den en viktig faktor för hållbar konkurrenskraft, agilitet och långsiktig framgång i en snabbt föränderlig digital ekonomi.

Vem är den ideala kandidaten för detta program för affärstransformation?

Detta program är utformat för yrkesverksamma som vill utnyttja generativ AI strategiskt för att driva affärsinnovation, effektivitet och digital transformation. Det är särskilt lämpligt för erfarna personer som vill leda AI-initiativ inom olika affärsfunktioner, snarare än nybörjare inom teknik.

Målgrupper

• Företagsledare och C-suite-chefer
• Seniora chefer och funktionschefer
• Teknikledare och konsulter
• Entreprenörer som driver innovation

Erfarenhetskrav

• Minst 5 års yrkeserfarenhet är önskvärt, så att deltagarna bättre kan sätta programmets strategiska tillämpningar av AI i sitt sammanhang.

Krav på inställning

• Deltagarna bör visa en stark ivrighet att tillämpa generativ AI på verkliga affärsproblem och en ambition att leda AI-driven förändring inom sina organisationer.

Branschbakgrund

• Nuvarande deltagare inkluderar yrkesverksamma från IT, mjukvara, tillverkning, läkemedel och hälsovård samt BFSI, vilket visar programmets relevans inom olika branscher.

Vilka specifika AI-verktyg och plattformar kommer jag att lära mig att använda?

Programmet erbjuder praktisk erfarenhet av mer än 16 ledande AI-verktyg och plattformar för att säkerställa praktisk, verklig tillämpning.

• Grundläggande generativa AI-modeller och API:er: ChatGPT, OpenAI API och Hugging Face.
• Automatisering och innehållsskapande: Zapier, Invideo.ai, Figma och MIRO.
• Data- och utvecklingsverktyg: Julius.ai, MOSTLYAI, Visual Studio Code, Microsoft PowerApps och Google Cloud.
• Microsofts ekosystem: Fördjupad utbildning med Microsoft Copilot för att optimera försäljning, IT, HR, ekonomi och drift.

Vilka är de största riskerna med att ignorera generativ AI?

Företag som inte inför generativ AI riskerar att förlora konkurrenskraft, effektivitet och marknadsrelevans när AI-inriktade organisationer drar ifrån.

De viktigaste riskerna är:

• Driftsineffektivitet jämfört med konkurrenter som automatiserar försäljning, marknadsföring och kundservice.
• Långsammare innovationscykler inom FoU och produktutveckling.
• Mindre precisa beslut utan AI-driven dataanalys.
• Svagare kundengagemang på grund av begränsad personalisering och föråldrade kampanjer.
• Talangutmaningar, eftersom de bästa yrkesverksamma dras till AI-drivna organisationer.

Vad är skillnaden mellan vanlig AI och generativ AI för en företagsledare?

Den största skillnaden ligger i analys kontra skapande. Vanlig AI analyserar tidigare data för att göra förutsägelser eller klassificeringar, medan generativ AI skapar nytt innehåll, idéer och lösningar.

• Vanlig AI: Analytisk – används för prognoser, trenddetektering och klassificering.
• Generativ AI: Kreativ – används för att producera marknadsföringsinnehåll, produktdesign, prototyper eller automatiserade arbetsflöden.

Generativ AI är inte en övergående trend – den markerar en grundläggande förändring i hur företag fungerar. Genom att transformera beslutsfattande, innovation och skalbarhet kommer den att ha en varaktig inverkan på den globala ekonomin. Detta program är utformat utifrån principen att AI-integration nu är en strategisk nödvändighet för långsiktig tillväxt.

Jag har ingen programmeringsbakgrund. Kan jag ändå leda AI-projekt?

Ja. Att leda AI-projekt handlar mindre om kodning och mer om strategi, användningsfall och etisk implementering. Programmet är utformat för ledare inom affärs- och teknikområdet, inte bara för programmerare.

• Inga förkunskaper i kodning krävs – behörigheten baseras på arbetserfarenhet och strategiskt tänkande.
• Curriculumets fokus – AI-kunskap, affärsapplikationer och implementeringsstrategier.
• Praktiskt lärande – praktisk utbildning med low-code- och no-code-plattformar för att göra AI tillgängligt för icke-programmerare.

Vad är viktigast för framgång med AI: teknik eller affärsstrategi?

Även om avancerad teknik är viktig är en tydlig affärsstrategi den verkliga drivkraften för framgång med AI. Utan definierade mål, ROI-mått och etiska riktlinjer kan även de bästa verktygen misslyckas. Detta program har en strategiförst-approach, som börjar med AI-kunskap innan tekniken utforskas. Du lär dig hur du:

• Integrerar AI i affärsfunktioner för smartare beslutsfattande.
• Optimera områden som försäljning, marknadsföring och drift.
• Säkerställa ansvarsfull implementering med fokus på ekonomi och etik.

Hur mäter man avkastningen på ett generativt AI-projekt?

ROI mäts genom att jämföra finansiella vinster – såsom intäktsökning, kostnadsbesparingar från automatisering och effektivitetsförbättringar – mot de totala kostnaderna för implementering, inklusive programvara, utveckling och underhåll. I modulens Etik och ekonomi för generativ AI lär du dig ett strukturerat ramverk för att:

• Bedöma initiala och löpande kostnader.
• Kvantifiera de finansiella fördelarna med att införa AI.
• Utvärdera avvägningar för att säkerställa hållbar ROI.