Курс AB-100T00 Проектирование бизнес-решений на базе агентного ИИ
Курс для архитекторов, старших консультантов и технических лидеров, отвечающих за планирование, проектирование и управление корпоративными решениями на базе ИИ, созданными на платформах Microsoft. Этот курс служит фундаментальным, практическим и архитектурным этапом подготовки, который формирует архитектурное и стратегическое мышление, а также комплексное понимание, необходимое перед внедрением агентных ИИ-решений в масштабах предприятия.
Участники изучат, как проектировать бизнес-решения на базе ИИ, использующие агентов, копилот и генеративный ИИ для автоматизации задач, улучшения процесса принятия решений и повышения качества взаимодействия с сотрудниками и клиентами. Основное внимание уделяется архитектуре, компромиссам (trade-offs), управлению (governance), анализу затрат и выгод, а также управлению жизненным циклом, а не пошаговой настройке.
По окончании курса слушатели смогут:
1. Стратегия ИИ и масштабирование
- Согласовывать ИИ-решения с бизнес-целями и масштабировать внедрение ИИ на предприятии с использованием технологий Microsoft.
- Проектировать комплексную корпоративную ИИ-стратегию с использованием Azure Cloud Adoption Framework, сопоставляя жизненный цикл ИИ-агентов с операционным совершенством (operational excellence).
- Оценивать затраты, выгоды и ROI инвестиций в ИИ для принятия стратегических решений о том, создавать ли компоненты ИИ с нуля, покупать готовые или расширять существующие (build, buy, or extend).
2. Проектирование и внедрение решений
- Анализировать, проектировать и развертывать бизнес-решения на базе ИИ с использованием автономных агентов, генеративного ИИ и Microsoft Copilot.
- Разрабатывать кастомизированных ИИ-агентов под конкретные потребности организации в средах Dynamics 365 и Copilot.
- Оркестровать, настраивать и расширять интеллектуальные возможности в экосистемах Dynamics 365 и Microsoft 365 Copilot.
- Проектировать масштабируемые, безопасные и легко настраиваемые ИИ-решений, созданные на платформах Microsoft.
3. Управление, тестирование и жизненный цикл
- Обеспечивать высокое качество и надежность работы ИИ для получения стабильных результатов и непрерывной адаптации к потребностям предприятия.
- Проводить валидацию и поддерживать ИИ-системы с использованием структурированных платформ тестирования, метрик производительности и строгих протоколов управления (governance).
- Создавать надежные процессы ALM (управление жизненным циклом приложений) для ИИ-решений для обеспечения безопасности, соответствия требованиям (compliance) и согласованности во всех средах.
- Проектировать безопасные и соответствующие требованиям ИИ-архитектуры, которые строго соответствуют корпоративным политикам и принципам ответственного ИИ.
Аудитория
Этот курс предназначен для опытных специалистов в области технологий, которые отвечают за планирование, проектирование и руководство внедрением бизнес-решений на базе ИИ с использованием платформ Microsoft. Курс предполагает знакомство с бизнес-приложениями Microsoft, облачными концепциями и основами архитектуры решений. Он лучше всего подходит для слушателей, которые хотят углубить свое архитектурное мышление, навыки принятия проектных решений и корпоративную готовность к внедрению агентных ИИ-решений. Профиль участника:
- Архитекторы решений и корпоративные архитекторы, проектирующие интеллектуальные и агентные бизнес-решения.
- Старшие функциональные и технические консультанты, работающие с Dynamics 365, Microsoft 365, Power Platform или сервисами Azure AI.
- Руководители направлений ИИ и цифровой трансформации, определяющие стратегию, управление и внедрение ИИ в масштабах организации.
- Архитекторы приложений и технические лидеры, интегрирующие агентов, copilots и генеративный ИИ в корпоративные рабочие нагрузки.
- Опытные практики, которые готовятся к переходу на этап формальной валидации ИИ-решений и стремятся к глубоким архитектурным знаниям, а не к обучению, ориентированному исключительно на сдачу экзамена.
Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
1. ИИ и машинное обучение
- Базовое понимание концепций ИИ и машинного обучения.
- Знакомство с концепциями ИИ и бизнес-процессами.
- Базовое понимание жизненного цикла и управления (governance) ИИ-агентами.
- Знакомство с рабочими процессами ИИ-агентов и корпоративной средой.
- Опыт проектирования процессов ALM (управление жизненным циклом приложений) для компонентов ИИ, таких как наборы данных, промпты и модели.
- Опыт обеспечения стабильного и соответствующего требованиям (compliant) поведения ИИ от этапа разработки до промышленной эксплуатации (production).
2. Microsoft 365, Dynamics 365 и Power Platform
- Знакомство с инструментами Microsoft 365 и управлением корпоративными данными.
- Базовое понимание платформ Microsoft 365 и Dynamics 365.
- Знакомство с Dynamics 365 и концепциями ИИ.
- Базовое понимание Power Platform и Dataverse.
- Практические знания Microsoft Entra ID, Azure RBAC, мониторинга Azure, концепций управления данными (data governance) и администрирования Copilot Studio.
3. Архитектура и облачные технологии
- Опыт в архитектуре решений или проектировании корпоративных систем.
- Знакомство с концепциями ИИ и корпоративной архитектурой.
- Знакомство с методологией Azure Cloud Adoption Framework.
4. Бизнес и управление
- Базовое понимание принципов ROI (окупаемость инвестиций) и TCO (совокупная стоимость владения).
- Базовое понимание инструментов мониторинга и стандартов управления (governance).
- Опыт настройки управления, безопасности и мониторинга во всех средах.
1. Введение в бизнес-решения на базе агентного ИИ
- Управление трансформацией ИИ с помощью архитектурных стратегий.
- Изучение технологий ИИ Microsoft для бизнеса.
- Определение технологий ИИ Microsoft для бизнес-решений.
- Определение готовых (out-of-box) ресурсов ИИ-агентов Microsoft для бизнес-решений.
- Определение готовых ИИ-агентов Microsoft для бизнеса.
2. Анализ требований к бизнес-решениям на базе ИИ
- Оценка использования агентов в автоматизации задач, аналитике данных и принятии решений.
- Проверка данных на предмет точности привязки к контексту, актуальности, своевременности, чистоты и доступности.
- Организация данных бизнес-решений для ИИ-систем.
3. Проектирование общей ИИ-стратегии для бизнес-решений
- Внедрение процесса адаптации ИИ с помощью Azure.
- Проектирование ИИ-агентов для бизнес-решений.
- Проектирование мультиагентных решений.
- Разработка сценариев использования для готовых агентов Microsoft 365 Copilot.
- Определение правил и ограничения решений для компонентов ИИ.
- Определение источников знаний генеративного ИИ для агентов, созданных в Copilot Studio.
- Определение, когда следует создавать кастомных агентов, а когда расширять Microsoft 365 Copilot.
- Определение, когда необходимо создавать кастомные модели ИИ.
- Предоставление рекомендаций по созданию библиотеки промптов.
- Разработка сценариев использования для адаптированных малых языковых моделей (SLM).
- Предоставление руководств и методов разработки промптов (prompt engineering).
- Определение ключевых ролей бизнес-пользователей для рабочих нагрузок ИИ.
- Оценка требований к соблюдению региональных и местных нормативных актов в сфере данных ИИ.
- Включение необходимых элементов в Центр передового опыта Microsoft AI.
- Проектирование ИИ-решения с использованием нескольких приложений Dynamics 365.
- Проектирование обучения пользователей работе с промптами для успешного внедрения ИИ-решений.
4. Оценка затрат и выгоды ИИ-решений
- Оценка критериев ROI для решений на базе ИИ.
- Создание анализа ROI для предлагаемого ИИ-решения.
- Анализ целесообразности создания компонентов ИИ с нуля, их покупки или расширения существующих (build, buy, or extend).
- Внедрение маршрутизатора моделей для интеллектуального перенаправления запросов к наиболее подходящей модели.
5. Проектирование ИИ-агентов для бизнес-решений (Design AI agents for business solutions)
- Определение основных постулатов и принципов ответственного ИИ (Responsible AI) для бизнес-решений.
- Проектирование бизнес-терминов для Copilot в Dynamics 365 Customer Service.
- Проектирование кастомизаций для Copilot в приложениях Dynamics 365.
- Проектирование коннекторов для Copilot в Dynamics 365 Sales.
- Проектирование ИИ-агентов для Dynamics 365 Contact Center.
- Проектирование агентов задач (task agents) в Microsoft Copilot Studio.
- Проектирование автономных агентов в Copilot Studio.
- Проектирование агентов на основе промптов с помощью Copilot Studio.
- Выбор инструментов Foundry на основе заданных требований.
- Проектирование генеративных страниц на базе кода (code-first) и приложений для работы с лентой агентов (agent feed applications).
- Проектирование тем разговора (topics) для Copilot Studio, включая резервные темы (fallback). Проектирование рабочих процессов обработки данных для контекстно-зависимого ИИ (grounded AI).
- Проектирование бизнес-процессов с ИИ в холстовых приложениях Power Apps (canvas apps).
- Применение методологии Microsoft Power Platform Well-Architected Framework к рабочим нагрузкам интеллектуальных приложений.
- Определение необходимости использования стандартной обработки естественного языка (NLP).
- Проектирование агентов и их рабочих потоков (agent flows) с помощью Copilot Studio.
- Проектирование действий на основе промптов (prompt actions) в Copilot Studio.
- Определение критериев успеха и целей внедрения для бизнес-решений на базе ИИ.
6. Проектирование расширяемости ИИ-решений
- Проектирование ИИ-решений с кастомными моделями в Microsoft Foundry.
- Проектирование агентов в Microsoft 365 Copilot.
- Проектирование расширяемых агентов в Microsoft Copilot Studio.
- Проектирование расширяемых агентов с использованием MCP (Model Context Protocol) в Copilot Studio.
- Проектирование агентов для автоматизации задач в приложениях и на веб-сайтах с помощью функции управления интерфейсом (Computer Use) в Copilot Studio.
- Проектирование поведения агентов в Copilot Studio.
- Оптимизация архитектуры решений для агентов в Microsoft 365.
7. Оркестровка настройки готовых агентов и приложений
- Проектирование ИИ-решений для Dynamics 365 Customer Service.
- Выбор агентов Microsoft 365 для различных бизнес-сценариев.
- Оркестровка и настройка Microsoft 365 Copilot для продаж и обслуживания.
- Выбор функций ИИ в Microsoft Power Platform.
- Проектирование сценариев межсистемного взаимодействия агентов (interoperable agent experiences) для Finance and Operations.
- Рекомендация технологических источников знаний для встроенной справки в Dynamics 365.
- Оркестровка функций ИИ в Dynamics 365 Finance и Supply Chain.
8. Мониторинг, анализ и настройка ИИ-агентов
- Рекомендация процессинговых инструментов для мониторинга агентов.
- Анализ бэклога и отзывов пользователей об использовании ИИ-агентов.
- Применение инструментов на базе ИИ для анализа, выявления проблем и тонкой настройки.
- Мониторинг метрик производительности ИИ-агентов.
- Интерпретация данных телеметрии для оптимизации производительности ИИ.
9. Управление тестированием бизнес-решений на базе ИИ
- Рекомендация процессных метрик для тестирования ИИ-агентов.
- Создание критериев валидации для кастомных моделей ИИ.
- Проверка эффективности лучших практик написания промптов для Copilot.
- Проектирование сквозных (end-to-end) сценариев тестирования для ИИ-решений, использующих несколько приложений Dynamics 365.
- Формирование стратегии создания тест-кейсов с помощью Copilot.
10. Проектирование процессов ALM для бизнес-решений на базе ИИ
- Проектирование процесса ALM (управление жизненным циклом приложений) для данных, используемых в моделях и агентах ИИ.
- Проектирование процесса ALM для агентов, коннекторов и действий в Copilot Studio.
- Проектирование процессов ALM для агентов Microsoft Foundry.
- Проектирование процесса ALM для кастомных моделей ИИ.
- Проектирование процесса ALM для ИИ в Dynamics 365 Finance и Supply Chain.
- Проектирование процессов ALM для ИИ в приложениях Dynamics 365.
11. Проектирование безопасности, управления, риск-менеджмента и комплаенса для ответственного ИИ
- Проектирование агентов безопасности для облачных платформ Microsoft.
- Проектирование моделей управления для ИИ-агентов.
- Проектирование безопасности моделей для ответственного ИИ.
- Анализ уязвимостей ИИ и методы защиты от манипуляций с промптами (prompt injection).
- Проверка соответствия решений принципам ответственного ИИ.
- Валидация соответствия требованиям к хранению (data residency) и перемещению данных.
- Проектирование контроля доступа для привязки к контексту (grounding) и настройки моделей.
- Проектирование журналов аудита для отслеживания изменений в моделях и данных.
Регистрация на ближайший курс
В стоимость курса входит
- LIVE-обучение вне зависимости от формата участия в курсе (очно/удаленно)
- Электронные материалы Microsoft
- Преднастроенная среда и обучение на современном оборудовании
- Электронный сертификат Microsoft
- Обед и кофе-брейки (очный курс)
- Консультации тренера в течении 6-ти месяцев после окончания курса
Подписывайтесь на рассылку
Будьте в курсе акций, новостей и ближайших курсов!
Copyright © 2026 Networking Technologies • Политика конфиденциальности