Praktiline koolitus tehisintellekti, arvutiprogrammide, pilveteenuste ja veebiplatvormide kasutamiseks igapäevases tööelus. Õppijad omandavad oskused digisisu loomiseks ja töötlemiseks, failide ja andmetega koostöö tegemiseks, veebilehtede ja vormide koostamiseks, näitajate analüüsimiseks ning korduvate toimingute automatiseerimiseks.
1800 € + KM
Kellele
Mida osaleja saab
Õppekava täisversioon
Koolitus kujundab praktilised oskused AI-tööriistade, arvutiprogrammide, pilverakenduste, veebiplatvormide, andmeanalüüsi vahendite ja no-code-automatiseerimise kasutamiseks. Veebilehti, sotsiaalplatvorme ja kommunikatsiooniülesandeid kasutatakse vahendite õppimise rakenduslike juhtumitena.
Veebilehitseja, kontod, pilvesalvestus, kaustastruktuur, failivormingud, jagamine ja õigused, varundamine, paroolihaldurid, andmepüük, isikuandmed ja digijälg.
Korrastatud töökeskkonna seadistamine.
Töövahendite demonstratsioon, samm-sammuline seadistamine ja iseseisev töö digikeskkonnaga.
AI-teenuste liigid, mudelite võimalused ja piirangud, päringu struktuur, kontekst, iteratsioon, faktikontroll, konfidentsiaalsus, autoriõigus ja AI-materjalide märgistamine.
Päringute kogu ja tulemuse kontrollnimekiri.
AI-teenuste demonstratsioon, päringutega töötamine, tulemuste kontroll ja riskide analüüs.
Info otsimine ja süstematiseerimine, kokkuvõtted, struktureerimine, tõlkimine, stiili kohandamine, tabelid ja dokumendid. Kommunikatsiooni- ja SMM-tekstid on rakenduslikud näited.
Allikate ja paranduste fikseerimisega materjalikomplekti loomine.
Praktiline töö teksti, dokumentide ja tabelitega ning AI-tulemuste analüüs.
Canva või analoogid, mallid, mõõdud ja vormingud, kompositsioon, ligipääsetavus, pilditöötlus, AI-genereerimine, subtiitrid, lihtne montaaž ja eksport.
Digimaterjalide komplekt veebilehele või sotsiaalplatvormile.
Praktika sisuredaktorites, materjalide loomine ja kvaliteedi kontroll.
CMS ja no-code-konstruktorid, lehe struktuur, plokid, lingid, vormid, kohanduvus, ligipääsetavus, põhilised metaandmed ja avaldamine. SEO-d käsitletakse veebisisu ja metaandmete seadistusena.
Toimiv leht või vormiga prototüüp.
Töö veebiplatvormide ja konstruktoritega, lehe struktuuri ja vormi kontroll.
Veebilehe ja sotsiaalplatvormide kasutajaliidesed, rollid ja õigused, meediateek, ajastamine ja avaldamine, mallid, modereerimine, statistika ja andmete eksport. SMM on üksnes platvormihalduse juhtum.
Materjalide ettevalmistamise ja avaldamise protsessi seadistamine.
Kasutajaliideste demonstratsioon, rollide ja avaldamisprotsessi seadistamine.
Veebivormid, arvutustabelid, andmete valideerimine ja puhastamine, UTM-parameetrid, sündmused, andmeallikad ning CSV import ja eksport.
Vormi, tabeli ja ühtse andmekogumisskeemi loomine.
Praktika vormide, tabelite, impordi, ekspordi ja andmekontrolliga.
GA4, Google Search Console ja/või õppeandmestikud; kasutajad, seansid, sündmused, allikad, filtrid; liigendtabelid, diagrammid ja Looker Studio. Reklaaminäitajaid võib kasutada ühe õppeandmestikuna ilma reklaamiseadistuse õpetamiseta.
Juhtpaneel ja andmepõhine lühijäreldus.
Töö analüütikaliideste, tabelite, visualiseeringute ja põhinäitajate tõlgendamisega.
Make, n8n või analoogid; päästikud, tegevused, tingimused, webhook'id, API kui andmevahetuse põhimõte, vormid, tabelid, teavitused, veahaldus, logid ja human-in-the-loop-kontroll.
Automatiseeritud stsenaariumi loomine ja testimine.
Integratsiooni samm-sammuline koostamine, testimine, vigade käsitlemine ja tulemuse kontroll.
AI-d, digisisu, veebilehte või vormi, andmeid/analüütikat ja vähemalt üht automatiseerimist ühendava lahenduse kavandamine, koostamine ja dokumenteerimine. Testimine, vigade parandamine, kaitsmine ja refleksioon.
Esitleda rakenduslikku digiprojekti: korrastatud töökeskkond, AI toel loodud materjalid, veebileht või vorm, andmed ja automatiseeritud töövoog.
Projektitöö, testimine, kaitsmine ja lõplik tagasiside.
Kujundada praktilised oskused AI-tööriistade, arvutiprogrammide, pilverakenduste, veebiplatvormide, andmeanalüüsi vahendite ja no-code-automatiseerimise kindlaks, turvaliseks ja eesmärgipäraseks kasutamiseks digimaterjalide loomisel ning tööprotsesside korraldamisel.
Õppe keskmes on programmide ja digitehnoloogiate kasutamine. Veebilehti, sotsiaalplatvorme ja kommunikatsiooniülesandeid kasutatakse vahendite õppimise rakenduslike juhtumitena.
Lühiloengud ja demonstratsioonid, samm-sammuline arvutipraktika, juhtumipõhised ülesanded, individuaal- ja paaristöö, AI-tulemuste analüüs, tehniliste probleemide lahendamine, iseseisvad ülesanded, tagasiside ning projektõpe.
Iseseisev töö hõlmab õppeotstarbelise digikeskkonna seadistamist, ülesannete täitmist AI- ja veebiteenustes, materjalide loomist ja kohandamist, andmete kogumist ja puhastamist, visualiseeringu koostamist, automatiseerimise ehitamist ja testimist, tegevuslogi pidamist ning lõpp-projekti ettevalmistamist.
Hindamine on mitteeristav: arvestatud / mittearvestatud.
Lõpp-projekt on arvestatud, kui lahendus töötab kirjeldatud stsenaariumi järgi, sisaldab kõiki kohustuslikke osi, andmed liiguvad ja kuvatakse korrektselt ning õppija suudab põhitegevusi korrata ja tulemuse piiranguid selgitada.
TUNNISTUS väljastatakse õppijale, kes on osalenud vähemalt 70% kontaktõppest, täitnud hindamisülesanded ja lõpp-projekti ning saavutanud kõik õppekavas kirjeldatud õpiväljundid.
TÕEND väljastatakse õppijale, kes osales koolitusel, kuid ei osalenud hindamisel või ei saavutanud kõiki õppekavas kirjeldatud õpiväljundeid. Tõendile märgitakse teemad, mille õppes õppija tegelikult osales, ja osaletud õppe maht.
Ksenia Ignatieva on turundaja, ettevõtja ja investor, rahvusvahelise reklaamiagentuuri Do.Marketing omanik ning praktiseeriv turunduse ja ettevõtluse arendamise spetsialist. Tal on üle 13 aasta praktilist kogemust eri valdkondades ja tegevusaladel. Kõrgharidus, spetsialiseerumine ettevõtlusele.
Selle õppekava läbiviimisel rakendab koolitaja praktilist kogemust digiplatvormide, digisisu loomise, analüütika, AI-tööriistade ja tööprotsesside automatiseerimisega.
Faktid
TUNNISTUS väljastatakse õppijale, kes on osalenud vähemalt 70% kontaktõppest, täitnud hindamisülesanded ja lõpp-projekti ning saavutanud kõik õpiväljundid. TÕEND väljastatakse õppijale, kes osales koolitusel, kuid ei osalenud hindamisel või ei saavutanud kõiki õpiväljundeid.