Описание проекта
Система обучения сотрудников на основе чат-ботов направлена на повышение эффективности и качества обучения персонала за счет адаптации под индивидуальные особенности. Система обеспечивает тренировку нейронных моделей на специфических данных компании-заказчика и постоянное совершенствование нейронных моделей на основании обратной связи от пользователей, приложение обеспечивает персонализацию обучения под индивидуальные качества и задачи каждого сотрудника для повышения эффективности.
Цель – создание системы обучения сотрудников компании на основе нейронных сетей для повышения квалификации персонала.
Задача 1 – разработать архитектуру системы обучения на основе нейронной сети.
Задача 2 – создать базу обучающих материалов и тестов для сотрудников.
Задача 3 – интегрировать систему обучения с корпоративной сетью компании.
Область применения - обучение персонала в компаниях.
Ожидаемый результат – готовая система обучения персонала, построенная на основе нейронных сетей
Потребители - компании, нуждающиеся в повышении квалификации сотрудников.
Потоки дохода: выручка от продажи лицензий на ПО и предоставления услуг по внедрению и сопровождению.
Система позволит персонализировать и повысить эффективность обучения за счет применения нейросетевых алгоритмов. Будут учитываться индивидуальные особенности каждого сотрудника. Предлагаемое решение превосходит типовые шаблонные курсы обучения. Повышение квалификации персонала будет более эффективным. Компания сможет быстрее достигать своих бизнес-целей.
Применение результатов проекта может способствовать повышению конкурентоспособности предприятий за счет повышения компетентности своих специалистов с учетом их индивидуальных особенностей, развития уникальных, актуальных и востребованных компетенций. Предприятия смогут быстрее достигать своих бизнес-целей и обеспечивать свое производство высококвалифицированными трудовыми ресурсами.
Проект нацелен на развитие в рамках рынка НТИ Технет передовых производственных технологий, таких как искусственный интеллект, системы управления, нейротехнологии.
Уровень готовности продукта: проведены научные исследования по подбору оптимальной архитектуры нейронной сети и разработаны базовые алгоритмы ее обучения на основе подготовительных данных, что соответствует уровню готовности TRL 2.
