Кейс-задача № 1. Планирование количества персонала и закупки продуктов. Описание ситуации: Кафе «Sunny Cafe»…

Кейс-задача № 1. Планирование количества персонала и закупки продуктов.

Описание ситуации:

Кафе «Sunny Cafe» расположено в центре города. Руководство хочет заранее знать, сколько посетителей придет в определенные дни, чтобы правильно планировать количество персонала и закупку продуктов. Для этого они решили использовать основы искусственного интеллекта и машинного обучения.

Содержание задания:

— Перечислите, какие данные могут повлиять на количество посетителей в кафе (например, погода, день недели, праздники).

— Предложите, как можно собирать и организовывать эти данные, чтобы использовать их для анализа.

— Разработайте простой способ представить данные в табличной форме для последующего анализа.

— Выберите подходящий метод машинного обучения для предсказания количества посетителей, обосновав свой выбор.

— Создайте схему (или опишите этапы) работы алгоритма, который прогнозирует посещаемость кафе.

— Объясните, какие выводы руководство кафе может сделать на основе работы такого алгоритма.

2.2.

Кейс-задача № 2. Управление расходами на электричество

Описание ситуации:

В офисе компании «GreenTech» заметили, что счета за электричество растут, но причину определить не удалось. Руководство решило использовать искусственный интеллект для анализа данных о потреблении электричества. Планируется собирать данные о времени использования техники, погоде и количестве сотрудников в офисе.

Содержание задания:

— Определите, какие данные необходимо собрать для анализа расходов на электричество.

— Предложите способ хранения и организации данных, чтобы их можно было использовать для машинного обучения.

— Разработайте простой план построения алгоритма для анализа данных и поиска закономерностей.

— Укажите, как можно визуализировать результаты работы алгоритма (например, графики потребления).

— Объясните, какие рекомендации можно дать компании для оптимизации расходов на электричество.

— Оцените, как внедрение алгоритма может повлиять на экономию средств компании.

2.3.

Кейс-задача № 3. Анализ клиентских отзывов

Описание ситуации:
Интернет-магазин «ShopPro» получает множество отзывов от клиентов, но их вручную обрабатывать слишком долго. Руководство решило использовать искусственный интеллект для автоматического анализа отзывов, чтобы находить основные темы и выявлять положительные или отрицательные комментарии.

Содержание задания:

— Определите, какие данные необходимо собрать для анализа (например, текст отзыва, дата, оценка клиента).

— Предложите, как организовать данные для автоматического анализа.

— Выберите подходящий метод машинного обучения для классификации отзывов на положительные и отрицательные.

— Опишите, как можно визуализировать результаты анализа (например, график с долей положительных отзывов).

— Объясните, как результаты анализа могут помочь интернет-магазину улучшить качество обслуживания.

— Оцените возможные сложности, которые могут возникнуть при внедрении такого алгоритма.

2.4.

Кейс-задача № 4. Автоматизация проверки домашних заданий

Описание ситуации:
Учебное заведение хочет сократить время, которое преподаватели тратят на проверку домашних заданий, и предлагает использовать искусственный интеллект. Предполагается, что система сможет проверять простые задания, например, тесты с выбором ответа или задания с коротким ответом.

Содержание задания:

— Укажите, какие данные необходимо собрать для создания системы проверки домашних заданий.

— Предложите, как организовать базу данных с ответами для обучения алгоритма.

— Разработайте алгоритм для проверки тестов с выбором ответа.

— Объясните, как система может проверять короткие текстовые ответы студентов.

— Укажите, какие результаты может предоставить система преподавателям (например, отчет о правильных и ошибочных ответах).

— Предложите, как преподаватели могут использовать такую систему для оптимизации своей работы.

2.5.

Кейс-задача № 5. Управление запасами продуктов

Описание ситуации:
В небольшом продуктовом магазине часто возникают проблемы с излишками или нехваткой определенных товаров. Владелец магазина решил использовать искусственный интеллект для анализа продаж и прогнозирования спроса на товары.

Содержание задания:

— Определите, какие данные необходимо собирать (например, продажи, даты, сезонность, скидки).

— Разработайте план организации данных для прогнозирования спроса.

— Выберите метод машинного обучения, который подойдет для анализа данных о продажах.

— Предложите, как можно визуализировать результаты прогнозирования (например, диаграмма с количеством товаров).

— Объясните, как результаты анализа помогут избежать излишков и дефицита товаров.

— Оцените, какие трудности могут возникнуть при внедрении такой системы.

3.

Систематизация собранного нормативного и фактического материала.

4.

Оформление отчета о прохождении практики.

5.

Защита отчета по практике.