دوره جامع هوش مصنوعی کاربردی | هوش مصنوعی برای کسب‌وکار

در این جلسه، به‌جای ورود مستقیم به ابزارها، ابتدا یک تصویر روشن و کاربردی از هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی و قابلیت‌های واقعی آن به دست می‌آورید. سپس بررسی می‌کنیم AI در کار روزمره و واحدهای مختلف سازمان دقیقاً کجا می‌تواند به شما کمک کند و کجا نباید به آن اعتماد کرد.

سرفصل‌های تفصیلی:

• AI چیست و چه تفاوتی با Generative AI و Machine Learning دارد؟
• مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) چگونه کار می‌کنند؟
• آشنایی کاربردی با مفاهیم Token، Context، Prompt و مدل
• AI چگونه پاسخ تولید می‌کند و چرا گاهی پاسخ اشتباه می‌دهد؟
• قابلیت‌ها و محدودیت‌های واقعی AI
• برای هر کار، کدام ابزار AI مناسب‌تر است؟
• چه کارهایی را می‌توان به AI سپرد و چه کارهایی نیاز به کنترل انسانی دارد؟
• کاربردهای عملی AI در:
  • تولید محتوا و SEO
  • بازاریابی و فروش
  • منابع انسانی و استخدام
  • آموزش و توسعه کارکنان
  • مالی و حسابداری
  • پشتیبانی و خدمات مشتری
  • تحلیل داده و گزارش‌سازی
  • مدیریت پروژه
  • فعالیت‌های فنی و نرم‌افزاری
• AI چگونه می‌تواند زمان انجام کارهای تکراری را کاهش دهد؟
• خطاهای رایج هنگام استفاده از AI
• تمرین: تحلیل یک فعالیت واقعی در شغل خود و بررسی اینکه AI کجای آن می‌تواند کمک کند.
• تمرین: ترسیم نقشه «AI در واحد کاری من» و شناسایی حداقل ۵ فرصت کاربردی.

خروجی:
در پایان جلسه، شرکت‌کننده می‌تواند قابلیت‌ها و محدودیت‌های AI را تشخیص دهد، ابزار مناسب را برای یک نیاز مشخص انتخاب کند و فرصت‌های واقعی استفاده از AI را در کار خود شناسایی کند.

در این جلسه، شرکت‌کنندگان با مهم‌ترین LLMها و ابزارهای کاربردی هوش مصنوعی آشنا می‌شوند و به‌صورت عملی تجربه می‌کنند که چگونه می‌توان از AI به‌عنوان یک دستیار برای انجام سریع‌تر و حرفه‌ای‌تر فعالیت‌های روزمره استفاده کرد.

سرفصل‌های تفصیلی:

• آشنایی با LLMهای اصلی و تفاوت کاربردی آن‌ها
• معرفی و مقایسه ابزارهای مهم AI
• جست‌وجو و تحقیق با کمک AI
• استفاده از AI برای تولید، بازنویسی و ویرایش محتوا
• ایده‌پردازی و حل مسئله با AI
• استفاده از AI به‌عنوان مربی و دستیار یادگیری
• کمک به برنامه‌ریزی و مدیریت فعالیت‌های روزانه
• استفاده از AI برای جلسات؛ از Agenda و صورتجلسه تا استخراج Action Item
• تهیه گزارش، خلاصه‌سازی و مستندسازی با AI
• انتخاب ابزار مناسب برای هر نوع کار و مسئله
• ترکیب چند ابزار AI برای انجام یک فعالیت کامل
• تمرین عملی: اجرای سناریوهای واقعی با چند LLM و ابزار مختلف

خروجی:
شرکت‌کننده در پایان جلسه می‌تواند برای هر نوع فعالیت، ابزار و LLM مناسب را انتخاب کرده و از AI به‌عنوان یک دستیار عملی برای تحقیق، تولید محتوا، یادگیری، جلسات، مستندسازی و افزایش بهره‌وری استفاده کند.

در این جلسه، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند چگونه درخواست‌های خود را به‌صورت شفاف، ساختاریافته و قابل‌کنترل به AI منتقل کنند تا به‌جای پاسخ‌های عمومی و غیرقابل‌استفاده، خروجی دقیق و متناسب با نیاز واقعی خود دریافت کنند.

سرفصل‌های تفصیلی:

• Prompt چیست و چرا کیفیت ورودی روی خروجی AI اثر می‌گذارد؟
• اجزای یک Prompt حرفه‌ای: Role، Context، Task، Constraints، Output
• تبدیل یک درخواست ساده به یک Prompt حرفه‌ای
• تعیین نقش و تخصص موردنیاز برای AI
• ارائه Context و اطلاعات لازم به AI
• تعیین دقیق هدف، مخاطب و نتیجه مورد انتظار
• مشخص‌کردن محدودیت‌ها، معیارها و قواعد خروجی
• تعیین فرمت خروجی؛ متن، جدول، چک‌لیست، گزارش، JSON و…
• تکنیک‌های Few-shot / Example-based Prompting
• Promptهای چندمرحله‌ای برای مسائل پیچیده و Chain of Thought
• استفاده از AI برای بازنویسی، نقد و بهبود Prompt و Multistep Prompts
• طراحی Prompt برای فعالیت‌های واقعی؛ گزارش‌نویسی، تحلیل، تولید محتوا، ایمیل و تحقیق
• خطاهای رایج در Prompt Engineering و روش اصلاح آن‌ها
• تمرین عملی: تبدیل چند مسئله واقعی کاری به Promptهای حرفه‌ای و مقایسه کیفیت خروجی‌ها

خروجی:
شرکت‌کننده در پایان جلسه می‌تواند برای مسائل واقعی کاری Promptهای ساختاریافته و قابل‌استفاده طراحی کند، خروجی AI را کنترل و اصلاح کند و کیفیت پاسخ‌ها را به‌صورت عملی بهبود دهد.

در این جلسه، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند چگونه از AI برای خواندن و تحلیل اسناد، استخراج اطلاعات از فایل‌ها، کار با داده‌ها و تبدیل داده خام به Insight و گزارش مدیریتی استفاده کنند؛ تا AI از یک ابزار پاسخ‌گویی به یک دستیار واقعی تحلیل تبدیل شود.

سرفصل‌های تفصیلی:

• کار با فایل‌های PDF، Word، Excel و PowerPoint با کمک AI
• استخراج اطلاعات، خلاصه‌سازی و پرسش‌وپاسخ از اسناد
• مقایسه چند سند و شناسایی تفاوت‌ها و نکات کلیدی
• استخراج داده، شاخص و اطلاعات ساختاریافته از فایل‌ها
• آماده‌سازی و پاک‌سازی اولیه داده برای تحلیل
• تحلیل داده‌های Excel و CSV با کمک AI
• شناسایی Trend، Pattern، Outlier و Anomaly
• محاسبه و تفسیر شاخص‌ها و KPIها
• تبدیل داده خام به Insight قابل‌اقدام
• تولید گزارش تحلیلی و مدیریتی از داده‌ها
• انتخاب نمودار و Visualization مناسب برای هر نوع داده
• استفاده از AI برای طراحی Dashboard
• تولید ساختار داشبورد و پیشنهاد KPIهای مناسب
• استفاده از AI برای تحلیل نتایج و پاسخ به سؤالات مدیریتی
• تمرین عملی: دریافت یک فایل واقعی → تحلیل داده → استخراج Insight → تولید گزارش → طراحی داشبورد

خروجی:
شرکت‌کننده در پایان جلسه می‌تواند اسناد و داده‌های خام را با کمک AI تحلیل کند، اطلاعات و Insightهای مهم را استخراج کند و آن‌ها را به گزارش، شاخص و داشبورد قابل استفاده برای تصمیم‌گیری تبدیل کند.

در این جلسه، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند چگونه AI را از یک ابزار تولید پاسخ به یک دستیار تحلیل و تصمیم‌سازی تبدیل کنند و سپس فرصت‌های استفاده از AI و Automation را در فعالیت‌ها و فرایندهای واقعی شناسایی کنند.

سرفصل‌های تفصیلی:

• تحلیل و مقایسه اطلاعات با کمک AI
• استخراج Insight از داده‌ها، اسناد و اطلاعات پراکنده
• استفاده از AI برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری
• تحلیل فرایندهای کاری و شناسایی فعالیت‌های تکراری و زمان‌بر
• شناسایی فعالیت‌های مناسب برای AI و Automation
• آشنایی با مفاهیم پایه Workflow، Trigger، Action و Integration
• معرفی Make و n8n و تفاوت رویکرد و کاربرد آن‌ها
• بررسی نمونه‌های واقعی Automation در کسب‌وکار

• معرفی Make به‌عنوان ابزار Visual Automation
• معرفی n8n به‌عنوان ابزار انعطاف‌پذیر و قابل توسعه برای Automation
• مقایسه Make و n8n از نظر:

• سهولت استفاده
• طراحی Workflow
• اتصال به سرویس‌ها و APIها
• انعطاف‌پذیری
• کنترل و شخصی‌سازی
• هزینه و مدل استفاده
• مناسب بودن برای کسب‌وکارهای کوچک و سازمان‌ها

• چه زمانی Make انتخاب بهتری است؟
• چه زمانی n8n انتخاب بهتری است؟
• چگونه برای یک مسئله واقعی، ابزار مناسب را انتخاب کنیم؟
• ساخت یک Workflow ساده در Make
• آشنایی عملی با ساختار Workflow در n8n

• ·  اتصال AI به Workflow
• تمرین عملی: انتخاب یک فرایند واقعی → شناسایی نقاط قابل بهبود → تشخیص فرصت AI/Automation → طراحی اولیه راهکار

خروجی:
شرکت‌کننده در پایان جلسه می‌تواند یک فعالیت یا فرایند واقعی را تحلیل کند، فرصت‌های استفاده از AI و Automation را شناسایی کند و برای بهبود آن یک راهکار اولیه طراحی کند.

در این جلسه، شرکت‌کنندگان وارد بخش اجرایی Automation می‌شوند و یاد می‌گیرند چگونه AI، ابزارها، داده‌ها و سرویس‌های مختلف را به یکدیگر متصل کنند تا یک فعالیت واقعی، به‌صورت خودکار یا نیمه‌خودکار انجام شود.

سرفصل‌های تفصیلی:

• کار عملی با Make و n8n
• ساخت Workflow از صفر
• اتصال سرویس‌ها و ابزارهای مختلف به یکدیگر
• کار با API، Webhook و Integration در سطح کاربردی
• استفاده از Filter و Router / Condition برای تصمیم‌گیری در Workflow
• مدیریت خطا و کنترل اجرای Automation
• طراحی Human-in-the-Loop؛ مشخص‌کردن نقاطی که نیاز به تأیید انسان دارند
• معرفی قابلیت‌های پیشرفته‌تر آن
• طراحی بلوپرینت Agent
• تمرین ۱: جمع‌آوری داده > ارسال به ChatGPT > ایجاد گزارش
• تمرین ۲: فرم استخدام > تحلیل نیاز > ارسال نتیجه در ایمیل
• نمونه‌های واقعی:
  • فرم ورودی → AI → تحلیل → Google Sheets
  • ایمیل → AI → خلاصه‌سازی → ارسال گزارش
  • اطلاعات مشتری → AI → دسته‌بندی → CRM
  • فایل/داده → AI → تحلیل → گزارش مدیریتی
  • دریافت درخواست → AI → تولید پاسخ → تأیید انسان → ارسال
• تمرین عملی: انتخاب یک فعالیت واقعی → طراحی Workflow → ساخت Automation → تست و اصلاح

خروجی:
شرکت‌کننده در پایان جلسه می‌تواند یک فعالیت واقعی کاری را به یک Workflow تبدیل کند، ابزارهای مختلف را به یکدیگر متصل کند و یک Automation مبتنی بر AI برای ساده‌سازی یا خودکارسازی آن بسازد.

در این جلسه، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند چگونه یک مسئله یا ایده واقعی را به یک راهکار دیجیتال تبدیل کنند و با کمک ابزارهای AI و رویکرد Vibe Coding، بدون نیاز به تسلط عمیق بر برنامه‌نویسی، یک Prototype یا MVP اولیه بسازند.

سرفصل‌های تفصیلی:

• مفاهیم  Idea و MVPو  Prototype
• انتخاب و تعریف یک مسئله واقعی برای ساخت راهکار
• تبدیل مسئله به Requirement و مشخص‌کردن کاربر، نیاز و خروجی
• استفاده از AI برای ایده‌پردازی و طراحی راهکار
• تبدیل ایده به Feature List و مشخصات اولیه محصول
• طراحی جریان کار و تجربه کاربر User Flow
• آشنایی با مفهوم Vibe Coding
• چگونه با زبان طبیعی از AI برای تولید و تغییر کد استفاده کنیم؟
• معرفی ابزارهای مناسب برای Vibe Coding
• ساخت یک Prototype با کمک AI
• ایجاد و اصلاح UI، فرم‌ها، داشبوردها و قابلیت‌های ساده
• اتصال Prototype به داده‌ها و سرویس‌های موردنیاز در صورت امکان
• تست، خطایابی و اصلاح محصول با کمک AI
• تمرین عملی: مسئله واقعی → تعریف Requirement → طراحی راهکار → ساخت Prototype → تست و اصلاح → ارائه MVP

خروجی:
شرکت‌کننده در پایان جلسه می‌تواند یک مسئله یا ایده واقعی را به Requirement و یک راهکار مشخص تبدیل کند و با کمک AI و Vibe Coding یک Prototype یا MVP اولیه و قابل ارائه بسازد.

در این جلسه، شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند چگونه سازمان را برای ورود و پذیرش هوش مصنوعی (AI Adoption) آماده کنند و بر اساس نیازها، فرصت‌ها، فرایندها و توانمندی‌های سازمان، یک نقشه راه عملی ورود AI به سازمان طراحی کنند.

بخش اصلی جلسه به پروژه نهایی اختصاص دارد؛ هر شرکت‌کننده یا تیم، یک مسئله یا فرصت واقعی را از سازمان انتخاب کرده و مسیر ورود AI به آن حوزه را از شناسایی فرصت تا اجرای Pilot و توسعه در سازمان ارائه و بررسی می‌کند.

سرفصل‌های تفصیلی:

• چرا ورود AI به سازمان صرفاً خرید ابزار نیست؟
• مفهوم AI Adoption و عوامل مؤثر بر پذیرش AI در سازمان
• آمادگی سازمان برای پذیرش AI:
  • فرایندها
  • داده‌ها
  • فناوری
  • نیروی انسانی و مهارت‌ها
  • فرهنگ سازمانی
  • مدیریت و رهبری
• شناسایی AI Opportunity در واحدها و فرایندهای سازمان
• تعریف و ارزیابی AI Use Case
• اولویت‌بندی Use Caseها بر اساس Value، Feasibility و Risk
• تدوین AI Adoption Roadmap
• تعیین اولویت‌ها، مراحل، منابع و مسئولیت‌ها در Roadmap
• مدیریت مقاومت و Change Management در پذیرش AI
• آموزش و توانمندسازی کارکنان
• سیاست‌های استفاده از AI در سازمان

شرکت‌کنندگان یک مسئله واقعی سازمانی را انتخاب می‌کنند و با استفاده از آموخته‌های ۷ جلسه قبل، یک طرح اولیه برای ورود AI به آن حوزه تهیه می‌کنند.

ارائه پروژه‌های نهایی

در بخش پایانی جلسه، شرکت‌کنندگان AI Adoption Plan و Roadmap خود را ارائه می‌کنند و پروژه‌ها از نظر:

• ارزش کسب‌وکار
• امکان‌پذیری
• کیفیت Use Case
• آمادگی سازمان
• ریسک
• Roadmap اجرا

مورد بررسی و Feedback قرار می‌گیرند.

خروجی:
شرکت‌کننده در پایان دوره می‌تواند وضعیت آمادگی سازمان برای پذیرش AI را بررسی کند، فرصت‌ها و Use Caseهای مناسب را شناسایی و اولویت‌بندی کند و یک نقشه راه عملی برای ورود، پذیرش و توسعه هوش مصنوعی در سازمان طراحی کند.

بله. پس از پایان دوره، برای مدت مشخصی پشتیبانی و رفع اشکال ارائه می‌شود. همچنین در صورت نیاز، امکان دریافت مشاوره اختصاصی برای پیاده‌سازی راهکارهای AI در سازمان نیز وجود دارد.

نگران نباشید. جلسات ضبط می‌شوند و دسترسی انلاین ویدئوی جلسه در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌گیرد. همچنین جزوه‌ها، فایل‌ها و تمرین‌های دوره در دسترس شما خواهد بود تا بتوانید محتوای جلسه را در زمان مناسب دنبال کنید.

هر دو. در کنار پروژه‌ها و تمرین‌های آموزشی، می‌توانید یک مسئله یا پروژه واقعی از سازمان یا محیط کاری خود را انتخاب و با کمک AI روی آن کار کنید تا خروجی دوره مستقیماً قابل استفاده باشد.

تفاوت اصلی در مسیر و اجراست. این دوره فقط معرفی ابزارها نیست؛ یک مسیر ساختارمند و کاملاً عملی از شناخت AI تا Prompt Engineering، تحلیل داده، Automation، ساخت MVP و در نهایت پذیرش AI در سازمان را طی می‌کنید. در طول دوره هم روی مسائل واقعی کار می‌کنید و از مدرس بازخورد می‌گیرید.

بله. محتوای دوره برای کسب‌وکارهای کوچک هم کاملاً کاربردی است؛ از بازاریابی و تولید محتوا تا فروش، ارتباط با مشتری، تحلیل داده و خودکارسازی فعالیت‌های تکراری. هدف این است که بتوانید AI را متناسب با نیاز و منابع کسب‌وکار خود به کار بگیرید.

خیر. برای شرکت در دوره به دانش برنامه‌نویسی یا مهارت تخصصی قبلی نیاز ندارید. دوره از مفاهیم پایه شروع می‌شود و به‌صورت عملی و مرحله‌به‌مرحله پیش می‌رود. آشنایی معمول با کامپیوتر و اینترنت کافی است.

خیر. در کنار ChatGPT، با مدل‌ها و ابزارهای مهم AI مانند Claude، Gemini، Perplexity و ابزارهای تخصصی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید متناسب با هر مسئله، ابزار مناسب را انتخاب کنید. هدف دوره یادگیری یک ابزار خاص نیست؛ یادگیری کار حرفه‌ای با AI است.

بله، اما دوره تضمین‌کننده استخدام نیست. مهارت‌هایی مثل کار حرفه‌ای با AI، Prompt Engineering، تحلیل داده و ساخت Automation و Workflow می‌توانند فرصت‌های شغلی و فریلنسری جدیدی ایجاد کنند. پروژه عملی دوره نیز کمک می‌کند نمونه‌کار قابل ارائه (Portfolio) داشته باشید.

هر دو. دوره از افزایش بهره‌وری فردی با AI شروع می‌شود و تا حل مسائل واقعی کسب‌وکار، Automation، ساخت راهکار و تدوین نقشه راه پذیرش AI در سازمان پیش می‌رود. بنابراین هم برای کاربران حرفه‌ای و هم برای مدیران و سازمان‌ها کاربردی است.

در پایان دوره می‌توانید با ابزارهای مهم هوش مصنوعی به‌صورت حرفه‌ای کار کنید؛ از Prompt Engineering و تولید و تحلیل محتوا و داده تا تحلیل مسائل، ساخت Workflow و Automation، کار با Make و n8n و ساخت نمونه اولیه (MVP). همچنین یاد می‌گیرید چگونه AI را برای حل مسائل واقعی کسب‌وکار و سازمان به کار بگیرید.

بله. در طول دوره روی یک مسئله یا پروژه واقعی کار می‌کنید و در پایان، خروجی قابل ارائه‌ای خواهید داشت که می‌تواند به‌عنوان نمونه‌کار (Portfolio) برای استفاده حرفه‌ای یا ارائه به سازمان مورد استفاده قرار گیرد.

خیر، خرید اشتراک برای شروع دوره الزامی نیست. بخش قابل‌توجهی از تمرین‌ها با نسخه‌های رایگان ابزارها قابل انجام است. در طول دوره نیز توضیح می‌دهیم چه زمانی نسخه‌های پولی ارزش استفاده دارند و چگونه متناسب با نیاز خود انتخاب کنید.

بله. دوره هوش مصنوعی فقط روی استفاده فردی از AI تمرکز ندارد. یاد می‌گیرید مسائل و فرصت‌های AI در سازمان را شناسایی و اولویت‌بندی کنید، Use Case تعریف کنید، راهکار مناسب بسازید و برای اجرای آن نقشه راه پذیرش AI در سازمان تدوین کنید.

برای ثبت‌نام دوره هوش مصنوعی، ابتدا وارد حساب کاربری خود در سایت PMPiran شوید و ثبت‌نام دوره را تکمیل کنید. همچنین می‌توانید برای اطلاع از شرایط پرداخت قسطی و تخفیف‌های فعال با بخش آموزش از طریق شماره ۰۲۱۹۱۰۷۰۲۲۲ یا واتساپ و تلگرام در ارتباط باشید.