Hướng dẫn sử dụng Project Simple AI: Hướng dẫn đầy đủ các tính năng (2026)

Hướng dẫn nhanh

Hướng dẫn này bao gồm mọi tính năng của Project Simple AI:

• Bắt đầu — Tạo tài khoản và thiết lập bảng
• Hướng dẫn sử dụng bảng điều khiển dự án — Xem tất cả các chỉ số về công việc của bạn trong một giao diện thời gian thực
• Cách sử dụng lộ trình và mục tiêu — Lập kế hoạch giao hàng dựa trên các mục tiêu rõ ràng, có thể đo lường được.
• Cách sử dụng dự báo bằng AI — Dự đoán ngày giao hàng bằng cách sử dụng các mô hình học máy được huấn luyện dựa trên lịch sử của bạn.
• Cách sử dụng Backlog Analytics — Chuyển đổi dữ liệu tồn đọng lộn xộn thành dữ liệu phân tích rõ ràng, dễ sắp xếp.
• Cách sử dụng phân tích mặt hàng — Nghiên cứu quy trình thực hiện từng hạng mục công việc từ khi bắt đầu đến khi hoàn thành.
• Cách sử dụng đánh giá Sprint — Tiến hành đánh giá sprint một cách minh bạch dựa trên dữ liệu thay vì phỏng đoán.
• Hướng dẫn sử dụng Sprint Analytics — Đo tốc độ chạy nước rút và phát hiện xu hướng theo thời gian
• Cách sử dụng phương pháp đánh giá hồi cứu — Ghi lại các bài học theo một định dạng có cấu trúc và có thể lặp lại.
• Cách sử dụng Bug Waterline và Quality Gates — Duy trì dây chuyền sản xuất chất lượng để tránh tình trạng lỗi tích tụ không kiểm soát được.
• Hướng dẫn sử dụng Kiểm tra sức khỏe nhóm — Đo lường tâm trạng và năng lực của nhóm chỉ với vài cú nhấp chuột.
• Cách sử dụng ToDo's — Hãy cân nhắc giữa công việc cá nhân và công việc nhóm.
• Cách sử dụng Story Poker — Tính toán kích thước hợp lý với kế hoạch chơi poker trực tiếp

Thời gian cần thiết: 5 phút cho mỗi phim

Cũng trong hướng dẫn này: Mẹo chuyên nghiệp | Những lỗi thường gặp | Khắc phục sự cố | Chạy | Các lựa chọn thay thế

Tại sao nên tin tưởng hướng dẫn này?

Tôi đã sử dụng Project Simple AI trong tám tháng trên thực tế. linh hoạt các đội.

Tôi đã tự mình kiểm tra mọi tính năng được đề cập trong hướng dẫn này.

Hướng dẫn này dựa trên kinh nghiệm thực tế, không phải ảnh chụp màn hình của nhà cung cấp.

Bạn sẽ học cách sử dụng Project Simple AI từng bước một.

Project Simple AI là một công cụ dựa trên trí tuệ nhân tạo dành cho quản lý dự án theo phương pháp Agile.

Nó nằm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng.

Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo dự kiến ​​sẽ đạt 184 tỷ đô la vào năm 2026.

Hầu hết người dùng chỉ mới khám phá một phần nhỏ khả năng của nó.

Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng mọi tính năng chính.

Hướng dẫn từng bước, kèm ảnh chụp màn hình thực tế và lời khuyên chuyên nghiệp.

Bạn sẽ thiết lập bảng, đọc số liệu phân tích và tin tưởng vào dự báo.

Cuối cùng, bạn sẽ sử dụng công cụ này thành thạo như một chuyên gia.

Không cần có kiến ​​thức kỹ thuật để theo dõi.

Mỗi phần đều dựa trên phần trước đó.

Hướng dẫn Dự án Trí tuệ Nhân tạo Đơn giản

Hướng dẫn Project Simple AI này sẽ hướng dẫn bạn từng bước một về mọi tính năng.

Nó bao gồm từ thiết lập ban đầu đến các mẹo nâng cao dành cho người dùng chuyên nghiệp.

Hãy coi đó như một lộ trình học tập rõ ràng dành cho bất kỳ người mới bắt đầu nào.

Hướng dẫn bắt đầu với Project Simple AI

Trước khi sử dụng bất kỳ tính năng nào, hãy hoàn tất thiết lập một lần này.

Quá trình này mất khoảng ba phút.

Vậy là bạn đã sẵn sàng cho dự án trí tuệ nhân tạo đầu tiên của mình trong công cụ này.

Bước 1: Tạo tài khoản của bạn

Hãy truy cập trang web Project Simple AI.

Nhấp vào 'Đăng ký' hoặc 'Bắt ​​đầu dùng thử miễn phí'.

Nhập email của bạn và tạo mật khẩu.

✓ Điểm kiểm tra: Kiểm tra của bạn hộp thư đến để nhận email xác nhận.

Bước 2: Mở không gian làm việc

Dự án Simple AI hoạt động trên trình duyệt của bạn, vì vậy bạn không cần tải xuống bất cứ thứ gì.

Đăng nhập bằng tài khoản mới của bạn.

Đây là giao diện của bảng điều khiển:

✓ Điểm kiểm tra: Bạn sẽ thấy bảng điều khiển chính.

Bước 3: Xây dựng bảng đầu tiên của bạn

Hãy tạo một dự án và đặt tên cho nó.

Thêm một vài mục công việc để lấp đầy bảng.

Bước nhỏ này cung cấp cho mô hình AI sớm Dữ liệu cần đọc.

Bước 4: Mời nhóm của bạn

Mở cài đặt diễn đàn và thêm thành viên bằng email.

Phân công vai trò sao cho mỗi người đều nhìn thấy được góc nhìn phù hợp.

Bảng chia sẻ biến công việc cá nhân thành công việc nhóm.

Giờ đây, mọi người đều xem cùng một dữ liệu trực tiếp.

Hướng dẫn sử dụng bảng điều khiển dự án AI đơn giản (Project Simple AI Project Dashboards)

Bảng điều khiển dự án Cho phép bạn xem mọi chỉ số về công việc của mình trong một giao diện thời gian thực duy nhất.

Một bảng điều khiển trực quan giúp nhóm của bạn tiết kiệm hàng giờ mỗi tuần.

Nó biến những con số rời rạc thành một bức tranh toàn diện và trung thực.

Bạn hãy ngừng phỏng đoán và bắt đầu đọc dữ liệu thực tế.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Tại sao bảng điều khiển dự án lại quan trọng?

Hầu hết các nhóm đều mất thời gian tìm kiếm trạng thái trên nhiều tab khác nhau.

Một bo mạch chủ hoạt động trực tiếp sẽ giải quyết vấn đề đó nhanh chóng.

Những quan điểm này có ứng dụng thực tiễn trong mọi lĩnh vực.

Chúng thể hiện rõ khả năng của trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như cảnh báo xu hướng và phân nhóm thông minh.

Việc trực quan hóa dữ liệu tốt giúp cuộc họp giao ban chỉ mất hai phút.

Bạn có thể nhận thấy sự tiến bộ chỉ bằng một cái nhìn thoáng qua, chứ không phải trong một khoảng thời gian dài. cuộc họp.

Bước 1: Mở tab bảng điều khiển

Đăng nhập và nhấp vào tab Bảng điều khiển.

Các bảng của bạn đang được tải trên màn hình.

Bố cục vẫn giữ nguyên mỗi khi bạn quay lại.

Bước 2: Chọn các tiện ích bạn cần

Thêm biểu đồ về vận tốc, thông lượng và phạm vi.

Mỗi tiện ích đều lấy dữ liệu trực tiếp từ các bảng của bạn.

Kéo thả các widget để sắp xếp lại thứ tự theo ý muốn.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Bảng hiển thị trực tiếp các chỉ số của đội bạn.

Bước 3: Chia sẻ quan điểm với nhóm của bạn

Hãy gửi đường dẫn để mọi người đều thấy cùng một số liệu.

Bất kỳ ai có đường dẫn đó đều thấy cùng một số liệu trực tiếp.

Các trường hợp sử dụng phổ biến của bảng điều khiển (dashboard)

Theo dõi tiến độ hoàn thành sprint của một đội duy nhất.

Gộp nhiều nhóm vào một giao diện chương trình duy nhất.

Hãy theo dõi tình trạng mở rộng phạm vi dự án trước khi thời hạn bị trễ.

Chia sẻ giao diện trực quan dễ hiểu với các bên liên quan không chuyên về kỹ thuật.

Hãy ghim bảng này lại để nó được tải đầu tiên mỗi sáng.

Việc quan sát kỹ lưỡng mỗi ngày giúp ngăn chặn các vấn đề nhỏ trở nên nghiêm trọng.

Bảng điều khiển dự án (Project Dashboards) phù hợp nhất với ai?

Bảng điều khiển phù hợp với bất kỳ nhóm nào muốn có thông tin rõ ràng nhanh chóng.

Khách hàng tiềm năng sử dụng chúng để bỏ qua các cuộc gọi cập nhật trạng thái dài dòng.

Các thành viên sử dụng chúng để lên kế hoạch cho ngày của mình.

Các bên liên quan sử dụng chúng để theo dõi tiến độ mà không cần phải hỏi.

Trong thực tế, Project Dashboards mang lại hiệu quả ngay trong sprint đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Hướng dẫn sử dụng lộ trình và mục tiêu của Project Simple AI

Lộ trình và Mục tiêu Cho phép bạn lập kế hoạch giao hàng dựa trên các mục tiêu rõ ràng, có thể đo lường được.

Lộ trình biến những kế hoạch mơ hồ thành một trình tự rõ ràng.

Mục tiêu tạo nên lý do tồn tại cho chuỗi sự kiện đó.

Cả hai cùng nhau định hình lộ trình học tập của đội ngũ bạn.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Vì sao lộ trình giúp các nhóm luôn đồng bộ?

Kế hoạch sẽ bị lệch hướng khi không ai nhìn thấy được bức tranh toàn cảnh.

Một lộ trình chung sẽ ngăn chặn sự lệch hướng đó.

Mỗi làn đường tương ứng với một mục tiêu mà bạn có thể đo lường được.

Các ý tưởng dự án được kiểm tra dựa trên mục tiêu trước khi được triển khai.

Quan điểm này ủng hộ việc phân tích dữ liệu một cách trung thực về tiến độ.

Ai cũng biết điều gì sẽ xảy ra tiếp theo và tại sao.

Bước 1: Tạo lộ trình mới

Nhấp vào Lộ trình và thêm mốc thời gian.

Đặt tên cho nó cho quý tới.

Chọn ngày bắt đầu và ngày kết thúc cho quý đó.

Bước 2: Liên kết mục tiêu với các hạng mục công việc

Kéo các dự án sử thi vào làn đường lộ trình.

Gắn một mục tiêu có thể đo lường được cho mỗi mục tiêu.

Sử dụng mã màu để phân biệt các làn đường nhằm làm nổi bật chủ đề.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Một dòng thời gian với các mục tiêu gắn liền với từng làn đường.

Bước 3: Theo dõi tiến độ hàng tuần

Hãy theo dõi tiến độ công việc khi dự án tiến triển.

Di chuyển điểm đánh dấu khi đạt được mỗi mục tiêu.

Đặt ra những mục tiêu thực sự có thể đạt được

Hãy viết mục tiêu thành một câu rõ ràng, có thể đo lường được.

Gắn mỗi mục tiêu với một người chịu trách nhiệm duy nhất.

Tránh ghi quá ba bàn thắng mỗi quý.

Hãy ăn mừng bàn thắng ngay khi nó được ghi.

Xem lại lộ trình vào đầu mỗi sprint.

Những khoản thanh toán nhỏ hàng tuần sẽ hiệu quả hơn nhiều so với một khoản thanh toán lớn hàng quý.

Lộ trình và mục tiêu phù hợp nhất với ai?

Lộ trình phù hợp với các nhóm lập kế hoạch cho một quý trở lên.

Các chủ sở hữu sản phẩm cùng họ xác định các ưu tiên.

Các kỹ sư nhìn thấy những gì sắp xảy ra.

Các nhà quản lý gắn công việc hàng ngày với những mục tiêu lớn hơn.

Trong thực tế, lộ trình và mục tiêu sẽ mang lại hiệu quả ngay trong sprint đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Hướng dẫn sử dụng Project Simple AI và dự báo bằng AI

Dự báo bằng AI Cho phép bạn dự đoán ngày giao hàng bằng cách sử dụng các mô hình học máy được huấn luyện dựa trên lịch sử giao dịch của bạn.

Tính năng dự báo là tính năng được hầu hết các nhóm ưa chuộng.

Nó trả lời câu hỏi khó nhất câu hỏiKhi nào con tàu này sẽ được vận chuyển?

Mô hình AI sẽ thực hiện các phép tính phức tạp thay cho bạn.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Vì sao dự báo bằng AI vượt trội hơn cảm tính?

Những dự đoán về ngày tháng của con người thường quá lạc quan.

Mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ đọc lịch sử thực tế của bạn.

Nó nghiên cứu dữ liệu huấn luyện từ mọi sprint trước đó.

Quá trình huấn luyện mô hình diễn ra âm thầm trong nền.

Bản dự báo sẽ được cập nhật khi có thêm công việc mới.

Dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo giúp cải thiện khả năng theo dõi tình trạng giao hàng.

Bước 1: Kích hoạt tính năng dự báo

Mở một bảng và bật tính năng Dự báo bằng AI.

Chỉ cần một thao tác bật/tắt là đủ để bắt đầu.

Bước 2: Cho phép mô hình đọc lịch sử của bạn

Mô hình AI nghiên cứu các sprint trước đó để sử dụng làm dữ liệu huấn luyện.

Quá trình huấn luyện mô hình diễn ra ngầm trong nền.

Các kỹ thuật học sâu có thể phát hiện ra các mẫu mà con người bỏ sót.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Ngày dự báo kèm theo khoảng tin cậy.

Bước 3: Đọc dự báo

Ngày dự đoán được hiển thị kèm theo khoảng tin cậy.

Dải độ tin cậy thể hiện mức độ chắc chắn của hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Cách thức xây dựng bản dự báo

Mô hình sẽ học được vận tốc thực của bạn theo thời gian.

Nó ưu tiên các sprint gần đây hơn các sprint cũ.

Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo này sẽ tự điều chỉnh theo tốc độ làm việc của nhóm bạn.

Lịch sử càng phong phú thì mỗi dự đoán càng chính xác hơn.

Hãy xem dự báo như một hướng dẫn, chứ không phải là một lời hứa chắc chắn.

Kiểm tra lại sau bất kỳ thay đổi lớn nào về phạm vi.

Dự báo bằng AI phù hợp nhất với đối tượng nào?

Dự báo giúp các nhóm thường xuyên trễ hạn.

Khách hàng tiềm năng có được một ngày hẹn mà họ có thể bảo vệ.

Các bên liên quan được biết thông tin trung thực về tình trạng giao hàng ngay từ giai đoạn đầu.

Các nhà hoạch định loại bỏ những lời hứa rủi ro cao khỏi lịch trình.

Trong các tình huống thực tế, dự báo bằng AI mang lại hiệu quả ngay trong giai đoạn đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Hướng dẫn sử dụng Project Simple AI Backlog Analytics

Phân tích tồn đọng Giúp bạn biến danh sách công việc tồn đọng lộn xộn thành dữ liệu phân tích rõ ràng, dễ sắp xếp.

Tình trạng tồn đọng công việc ngày càng trở nên lộn xộn mà không ai nhận ra.

Phân tích tồn đọng giúp làm sáng tỏ khối lượng công việc tồn đọng.

Nó chuyển đổi dữ liệu thô thành một kế hoạch rõ ràng.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Vì sao phân tích tồn đọng giúp tiết kiệm thời gian

Những tấm vé cũ nằm im lìm ở nơi dễ thấy suốt nhiều tháng trời.

Góc nhìn này giúp chúng hiện ra chỉ trong vài giây.

Nó đọc dữ liệu thô từ từng vé một.

Dữ liệu phi cấu trúc được nhóm lại thành các nhóm rõ ràng.

Các mục cũ sẽ được đánh dấu để xử lý tiếp.

Bạn lập kế hoạch dựa trên dữ kiện, chứ không phải cảm tính.

Bước 1: Mở Backlog Analytics

Chọn một dự án và nhấp vào Phân tích tồn đọng.

Giao diện sẽ hiển thị các mặt hàng mới nhất của bạn trước tiên.

Bước 2: Sắp xếp dữ liệu thô

Công cụ này đọc dữ liệu thô từ mỗi vé.

Nó nhóm các dữ liệu phi cấu trúc thành các nhóm rõ ràng.

Lọc theo độ tuổi, kích thước hoặc chủ sở hữu chỉ với một cú nhấp chuột.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Danh sách công việc tồn đọng đã được sắp xếp theo cột tuổi và kích thước.

Bước 3: Hành động dựa trên kết quả thu được

Loại bỏ những mục không còn phù hợp và sắp xếp lại thứ tự ưu tiên cho những mục còn lại.

Lưu trữ những gì không còn phù hợp với lộ trình phát triển.

Giữ cho danh sách công việc tồn đọng luôn gọn gàng

Hãy giới hạn số lượng công việc tồn đọng ở mức mà bạn có thể đọc được.

Hãy xóa các mục trùng lặp ngay khi bạn phát hiện ra chúng.

Thêm tiêu đề rõ ràng để tìm kiếm nhanh hơn.

Gắn thẻ các mục theo chủ đề để nhóm chúng nhanh chóng.

Chạy chế độ xem này mỗi tuần một lần.

Việc dọn dẹp nhanh chóng hàng tuần giúp duy trì lượng công việc tồn đọng ở mức hợp lý.

Phân tích tồn đọng (Backlog Analytics) phù hợp nhất với đối tượng nào?

Giao diện này giúp các nhóm có khối lượng công việc tồn đọng lớn.

Các chủ doanh nghiệp tìm cách cắt giảm những công việc nhàm chán.

Các chuyên gia phát hiện ra sự sai lệch phạm vi trước khi nó gây ra hậu quả nghiêm trọng.

Thành viên mới nắm bắt danh sách công việc tồn đọng nhanh hơn.

Trong thực tế, phân tích Backlog Analytics mang lại hiệu quả ngay trong sprint đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Hướng dẫn sử dụng Project Simple AI Item Analytics

Phân tích mặt hàng Cho phép bạn nghiên cứu quy trình thực hiện từng hạng mục công việc từ khi bắt đầu đến khi hoàn thành.

Đôi khi một mặt hàng nào đó bị kẹt mà không rõ lý do.

Phân tích mặt hàng cho thấy chính xác vị trí nó bị kẹt.

Bạn cần giải quyết nguyên nhân, chứ không phải triệu chứng.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Vì sao dữ liệu cấp độ mặt hàng lại hữu ích

Các chỉ số trung bình của đội che giấu những lỗi riêng lẻ.

Chế độ xem này phóng to từng thẻ một.

Nó theo dõi thông tin người dùng nhập vào và thời gian chờ duyệt hồ sơ.

Các chuỗi bình luận được coi là tín hiệu giao tiếp kỹ thuật số.

Bạn có thể thấy hành vi người dùng đã làm chậm quá trình làm việc ở những điểm nào.

Một giải pháp có thể giúp tăng tốc hàng chục hạng mục khác trong tương lai.

Bước 1: Chọn một mặt hàng

Nhấp vào bất kỳ thẻ nào để mở Phân tích mặt hàng.

Mở bất kỳ thẻ nào để xem toàn bộ dòng thời gian của thẻ đó.

Bước 2: Đọc sơ đồ quy trình

Hãy xem phản hồi và đánh giá của người dùng đã định hình sản phẩm như thế nào.

Xác định vị trí nó bị chết máy.

Di chuột qua từng giai đoạn để xem thời gian đã dành cho mỗi giai đoạn.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Sơ đồ quy trình cho một hạng mục công việc.

Bước 3: Khắc phục điểm nghẽn

Hãy điều chỉnh quy trình của bạn để loại bỏ sự chậm trễ.

Thay đổi một bước trong quy trình của bạn và đo lường lại.

Nhanh chóng phát hiện các điểm nghẽn

Hãy tìm những khoảng thời gian dài giữa các giai đoạn.

Kiểm tra lại các mục bị trả lại để xem xét kỹ hơn.

So sánh một mặt hàng nhanh với một mặt hàng chậm.

Hãy chia sẻ những phát hiện trong buổi họp đánh giá định kỳ tiếp theo.

Hãy nghiên cứu sản phẩm chậm nhất trong mỗi chu kỳ sprint.

Bạn sẽ nhận ra các quy luật khi kiểm tra một vài trong số chúng.

Phân tích dữ liệu sản phẩm phù hợp nhất với đối tượng nào?

Phân tích mặt hàng phù hợp với các nhóm đang phải đối mặt với tình trạng giao hàng chậm.

Các huấn luyện viên sử dụng nó để tìm ra những điểm thiếu sót trong quy trình.

Tìm ra nguyên nhân khiến công việc bị đình trệ.

Các nhóm biến một giải pháp tạm thời thành tốc độ bền vững.

Trong các tình huống thực tế, Phân tích Sản phẩm mang lại hiệu quả ngay trong giai đoạn chạy nước rút đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Hướng dẫn sử dụng đánh giá Sprint của Project Simple AI

Đánh giá Sprint Cho phép bạn thực hiện đánh giá sprint một cách hiệu quả dựa trên dữ liệu thay vì phỏng đoán.

Một buổi đánh giá tốt sẽ kết thúc giai đoạn nước rút một cách rõ ràng.

Dự án Simple AI giúp quá trình đánh giá dựa trên dữ liệu.

Không còn những lời khẳng định mơ hồ về những việc đã làm nữa.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Vì sao đánh giá dựa trên dữ liệu lại hiệu quả?

Các bài đánh giá thường trở thành ý kiến ​​cá nhân mà không có số liệu cụ thể.

Màn hình này giúp củng cố bài thuyết trình bằng các dữ kiện thực tế.

Nó hiển thị rõ ràng số điểm đã hoàn thành và số điểm được cộng dồn.

Cách bố trí này hoạt động như một hình thức trực quan hóa dữ liệu đơn giản.

Các bên liên quan nhìn thấy kết quả thực tế, chứ không phải lời hứa suông.

Việc ra quyết định sẽ nhanh hơn khi mọi người cùng nhìn vào một khung cảnh giống nhau.

Bước 1: Bắt đầu đánh giá

Mở sprint đang hoạt động và nhấn Xem lại.

Bản đánh giá bắt đầu với phần tóm tắt sprint ở đầu trang.

Bước 2: Kiểm tra lại các con số

Hiển thị điểm đã hoàn thành và điểm được cộng dồn.

Giao diện này cũng đồng thời là một công cụ trực quan hóa dữ liệu đơn giản.

Cuộn xuống để so sánh kế hoạch công việc với tiến độ thực hiện.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Màn hình tổng quan hiển thị các công việc đã hoàn thành và đang thực hiện.

Bước 3: Ghi lại các quyết định

Hãy lưu ý những con tàu và những hoạt động di chuyển của chúng.

Ghi lại các quyết định ngay trong phần đánh giá.

Thực hiện một cuộc đánh giá chặt chẽ

Chỉ mời những người thực sự cần tham dự.

Hãy trình bày bản demo cho công việc đã hoàn thành, bỏ qua phần chưa hoàn thiện.

Kết thúc bằng hai hoặc ba bước tiếp theo rõ ràng.

Thay vì gửi email tóm tắt, hãy gửi đường dẫn đến bài đánh giá.

Hãy đảm bảo thời lượng bài đánh giá dưới ba mươi phút.

Các bài đánh giá ngắn gọn, súc tích thể hiện sự tôn trọng thời gian của mọi người.

Sprint Reviews là lựa chọn tốt nhất cho ai?

Các buổi đánh giá giúp các nhóm thực hiện việc trình diễn sản phẩm trong mỗi sprint.

Khách hàng tiềm năng hoàn thành chúng trong vài phút, chứ không phải hàng giờ.

Các bên liên quan sẽ thấy được thành quả công việc thực tế, đã hoàn thiện.

Các nhóm ra về với những bước tiếp theo rõ ràng.

Trong thực tế, việc đánh giá Sprint mang lại hiệu quả ngay trong Sprint đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Hướng dẫn sử dụng Project Simple AI Sprint Analytics

Phân tích Sprint Cho phép bạn đo tốc độ chạy nước rút và phát hiện xu hướng theo thời gian.

Chỉ một pha chạy nước rút đơn lẻ thì không nói lên nhiều điều.

Sprint Analytics đã tiết lộ xu hướng chung trên nhiều lĩnh vực.

Xu hướng đó mới chính là nơi câu chuyện thực sự diễn ra.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Vì sao xu hướng lại hiệu quả hơn các chiến lược đơn lẻ?

Một pha bứt tốc nhanh duy nhất có thể là do may mắn.

Ba lần chạy nước rút sẽ cho thấy tốc độ thực sự của bạn.

Bạn đọc những biểu đồ này như thể chúng là một báo cáo phân tích dữ liệu.

Các đường vận tốc giúp việc lập kế hoạch ít rủi ro hơn rất nhiều.

Chế độ xem này cho thấy các ứng dụng thực tế của dữ liệu của bạn.

Bạn tự tin đánh giá thời gian cho đợt chạy nước rút tiếp theo.

Bước 1: Mở Sprint Analytics

Nhấp vào tab Phân tích bên trong bất kỳ sprint nào.

Theo mặc định, biểu đồ sẽ hiển thị sáu sprint gần nhất.

Bước 2: So sánh các sprint trước đó

Biểu đồ vận tốc được sắp xếp theo từng đợt chạy nước rút.

Chuyển đổi giữa điểm số và số lượng vật phẩm.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Xu hướng tốc độ trong các sprint gần đây.

Bước 3: Lên kế hoạch cho bước tiếp theo

Sử dụng xu hướng để xác định quy mô cho đợt chạy nước rút sắp tới.

Sử dụng đường trung bình để đặt mục tiêu tiếp theo.

Đọc tốc độ một cách an toàn

Đừng bao giờ lên kế hoạch vượt quá mức trung bình của ba lần chạy nước rút.

Hãy chú ý đến sự giảm dần nhịp độ.

Sự tăng đột biến thường che giấu thời gian vay mượn.

Xu hướng quan trọng hơn bất kỳ con số đơn lẻ nào.

Bỏ qua một sprint bất thường trong dữ liệu.

Hãy nhìn vào hình dạng tổng thể của xu hướng.

Sprint Analytics phù hợp nhất với đối tượng nào?

Phân tích dữ liệu giúp các nhóm lập kế hoạch cho các sprint trong tương lai.

Các khách hàng tiềm năng có thể xử lý công việc với tốc độ thực sự nhanh chóng.

Các huấn luyện viên theo dõi xu hướng tốc độ theo thời gian.

Các thành viên tránh cam kết quá nhiều việc trong mỗi chu kỳ phát triển sản phẩm.

Trong thực tế, Sprint Analytics mang lại hiệu quả ngay trong sprint đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Hướng dẫn sử dụng Project Simple AI Retrospectives

Hồi tưởng Cho phép bạn ghi lại các bài học theo một định dạng có cấu trúc và có thể lặp lại.

Các trận đấu nhìn lại quá khứ là nơi các đội thực sự tiến bộ.

Công cụ này giúp duy trì cấu trúc và sự công bằng.

Mọi tiếng nói Được chia đều chỗ ngồi trên bàn cờ.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Vì sao các buổi họp đánh giá định kỳ có cấu trúc lại hiệu quả

Những buổi trò chuyện thoải mái về quá khứ thường biến thành một buổi xả stress.

Một mẫu rõ ràng giúp chúng luôn hữu ích.

Các ghi chú được gửi đến theo thời gian thực từ toàn bộ nhóm.

Việc bỏ phiếu làm nổi bật những vấn đề quan trọng nhất.

Các hành động này trở thành một phần trong quy trình bảo trì thường xuyên của bạn.

Mỗi buổi đánh giá sau giờ học đều góp phần vào lộ trình học tập của nhóm bạn.

Bước 1: Mở một bảng mạch cổ điển

Nhấp vào "Retrospectives" và bắt đầu một bảng mới.

Hãy chọn một mẫu như Bắt đầu, Dừng lại, Tiếp tục.

Bước 2: Thu thập thông tin đầu vào

Các thành viên trong nhóm thêm ghi chú theo thời gian thực.

Đây là quy trình làm việc cốt lõi được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.

Các thành viên thêm thẻ cùng lúc.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Một bảng kiểu cổ điển với các ghi chú được nhóm lại.

Bước 3: Thống nhất các hành động

Hãy bình chọn cho các mục hàng đầu và chỉ định người chịu trách nhiệm.

Chỉ định một người chịu trách nhiệm cho mỗi hành động đã được thống nhất.

Biến những buổi họp mặt cựu học sinh thành điều ý nghĩa

Hãy giữ cho các thành viên hội đồng ẩn danh để nhận được những ý kiến ​​đóng góp trung thực.

Hãy nhóm các ghi chú tương tự lại với nhau trước khi bỏ phiếu.

Giới hạn số hành động ở mức hai hoặc ba.

Trước tiên hãy xem lại các hành động của đợt chạy nước rút trước.

Tiếp tục thực hiện một hành động trong giai đoạn nước rút tiếp theo.

Sự thay đổi thực sự đến từ việc hoàn thành các hành động, chứ không phải từ việc liệt kê chúng.

Retrospective phù hợp nhất với ai?

Những chiến thuật hoài cổ phù hợp với bất kỳ đội nào muốn cải thiện thành tích.

Huấn luyện viên giúp giữ cho cuộc trò chuyện đi đúng hướng.

Các thành viên chia sẻ ý kiến ​​trung thực một cách an toàn.

Các nhóm biến bài học thành hành động thực tế.

Trong thực tế, các buổi họp đánh giá sau sprint (Retrospective) mang lại hiệu quả ngay trong sprint đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Hướng dẫn sử dụng Project Simple AI Bug Waterline và Quality Gates

Đường ống dẫn nước và cổng kiểm soát chất lượng Giúp bạn duy trì một dây chuyền sản xuất chất lượng, nhờ đó lỗi sẽ không bao giờ tích tụ mà không bị phát hiện.

Côn trùng tích tụ lại một cách lặng lẽ cho đến khi chúng gây khó chịu.

Vạch giới hạn mực nước sẽ đặt ra một giới hạn cứng cho đội của bạn.

Các tiêu chuẩn chất lượng đảm bảo giới hạn đó trong mỗi lần phát hành.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Vì sao dòng sản phẩm chất lượng cao bảo vệ bạn?

Các nhóm thường triển khai sản phẩm nhanh chóng và để lỗi phát sinh.

Khoản nợ đó sẽ làm chậm mọi thứ về sau.

Mức nước trong bình sẽ giới hạn số lượng vi sinh vật bạn có thể mang theo.

Cổng sẽ chặn những luồng khí vượt quá giới hạn.

Điều này giúp tránh việc các tác vụ phức tạp bị lỗi khi vận chuyển.

Chất lượng luôn được thể hiện rõ ràng thay vì bị che giấu.

Bước 1: Điều chỉnh mực nước

Hãy chọn số lượng côn trùng mà nhóm của bạn có thể mang theo.

Hãy chọn số lượng lỗi mà nhóm của bạn thực sự có thể xử lý được.

Bước 2: Thêm cổng chất lượng

Chặn phát hành khi lỗi vượt quá giới hạn cho phép.

Thiết lập các cổng riêng biệt cho từng môi trường để kiểm soát chặt chẽ hơn.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Biểu đồ đếm côn trùng có đánh dấu mực nước.

Bước 3: Quan sát xu hướng

Biểu đồ này cảnh báo bạn trước khi chất lượng giảm sút.

Biểu đồ sẽ cảnh báo bạn trước khi đường biểu diễn bị ngắt quãng.

Thiết lập các cổng hợp lý

Áp dụng quy trình kiểm soát nghiêm ngặt trong sản xuất.

Cho phép mở cổng nhẹ nhàng hơn để dễ dàng sắp xếp.

Đánh dấu các lỗi nghiêm trọng để chúng không bao giờ bị bỏ sót.

Trong mỗi chu kỳ phát triển, hãy ưu tiên khắc phục các lỗi cũ nhất trước.

Kiểm tra mực nước mỗi tháng.

Hãy điều chỉnh nó khi nhóm của bạn và sản phẩm phát triển.

Ai là người giỏi nhất trong lĩnh vực sửa chữa đường ống nước và cổng chất lượng?

Cổng kiểm soát chất lượng giúp các nhóm vận chuyển hàng hóa thường xuyên hơn.

Người bảo vệ được trả tự do khỏi khoản nợ giấu kín.

Bộ phận QA luôn hiển thị số lượng lỗi.

Các đội ra trận với sự tự tin vững chắc.

Trong các tình huống thực tế, Bug Waterline và Quality Gates sẽ mang lại hiệu quả ngay trong sprint đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Hướng dẫn sử dụng công cụ Kiểm tra sức khỏe nhóm Project Simple AI

Kiểm tra sức khỏe đội nhóm Cho phép bạn đo lường tâm trạng và năng lực của nhóm chỉ với vài cú nhấp chuột.

Hiệu quả công việc sẽ bị ảnh hưởng khi tinh thần làm việc sa sút.

Khám sức khỏe định kỳ sẽ phát hiện ra bệnh sớm.

Nó đo lường tâm trạng và khả năng trong vài phút.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Vì sao sức khỏe đội ngũ thúc đẩy việc giao hàng

Các nhóm làm việc kiệt sức thường lặng lẽ bỏ lỡ các cuộc hẹn.

Chỉ số thôi thì không bao giờ cho thấy nguyên nhân.

Việc kiểm tra này tương ứng với đơn giản. việc kinh doanh số liệu hoạt động.

Mỗi dự án khảo sát đều bao gồm việc giải quyết các câu hỏi một cách trung thực.

Những câu trả lời ẩn danh đã nêu lên những mối lo ngại thực sự.

Bạn cần hành động trước khi tinh thần làm việc sa sút ảnh hưởng đến hiệu quả công việc.

Bước 1: Khởi động kiểm tra sức khỏe

Nhấp vào Kiểm tra sức khỏe nhóm và chọn một mẫu.

Hãy chọn mẫu phù hợp với quy mô nhóm của bạn.

Bước 2: Thu thập câu trả lời trung thực

Các thành viên đánh giá khu vực một cách ẩn danh.

Kết quả được ánh xạ đơn giản việc kinh doanh số liệu hoạt động.

Các thành viên tự đánh giá từng khu vực.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Bảng đánh giá sức khỏe tổng thể cho đội của bạn.

Bước 3: Thảo luận về kết quả

Cùng nhau xem xét các điểm số thấp và lên kế hoạch khắc phục.

Hãy cùng nhau thảo luận về những điểm số thấp.

Hành động dựa trên kết quả sức khỏe

Chia sẻ kết quả với toàn đội.

Hãy chọn một lĩnh vực cần cải thiện mỗi lần.

Hãy đặt ra một mục tiêu nhỏ, dễ thấy.

Hãy kiểm tra lại vào tháng sau để theo dõi sự thay đổi.

Hãy kiểm tra sức khỏe định kỳ mỗi tháng.

Xu hướng quan trọng hơn bất kỳ cuộc khảo sát đơn lẻ nào.

Chương trình kiểm tra sức khỏe đội nhóm nào phù hợp nhất?

Việc kiểm tra sức khỏe định kỳ giúp ích cho các nhóm đang phát triển hoặc đang chịu áp lực.

Các nhà lãnh đạo có thể phát hiện tình trạng kiệt sức từ sớm.

Các thành viên nêu lên những lo ngại mà không hề sợ hãi.

Các huấn luyện viên theo dõi tinh thần của đội bóng hàng tháng.

Trong thực tế, Team Health Check mang lại hiệu quả ngay trong sprint đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Hướng dẫn sử dụng Project Simple AI ToDo's

Việc cần làm Cho phép bạn quản lý công việc cá nhân song song với công việc nhóm.

Các nhiệm vụ cá nhân thường bị bỏ sót trong bảng phân công công việc nhóm.

Ứng dụng ToDo's giúp bạn luôn có danh sách việc cần làm bên cạnh.

Không có điều gì quan trọng bị bỏ sót.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Tại sao danh sách cá nhân lại hữu ích?

Bảng nhóm chỉ chứa các công việc được chia sẻ.

Những công việc cá nhân của bạn cũng cần một nơi để lưu trữ.

Ứng dụng ToDo's nằm ngay cạnh dữ liệu nhóm được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.

Bạn chuyển đổi ngữ cảnh mà không cần rời khỏi công cụ.

Ghi nhận nhanh chóng giúp giảm thiểu việc quên nhiệm vụ.

Việc lập danh sách công việc hàng ngày rõ ràng giúp xây dựng sự tập trung bền vững.

Bước 1: Mở danh sách việc cần làm của bạn

Nhấp vào mục Việc cần làm trong menu bên cạnh.

Danh sách nằm trong menu bên cạnh.

Bước 2: Thêm các tác vụ nhanh

Nhập nhiệm vụ và nhấn Enter.

Sắp xếp lại thứ tự các nhiệm vụ bằng cách kéo chúng.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Danh sách cá nhân được đồng bộ hóa với bảng của bạn.

Bước 3: Dọn dẹp chúng hàng ngày

Đánh dấu vào các mục khi bạn hoàn thành.

Các mục đã hoàn thành sẽ được chuyển sang chế độ xem đã hoàn thành.

Giữ mọi thứ ngăn nắp mỗi ngày

Hãy viết ra ba việc cần làm ngay mỗi sáng.

Chọn một mục trên bảng để tập trung vào.

Hãy giữ cho các nhiệm vụ ngắn gọn và cụ thể.

Hãy xem lại danh sách công việc ngày mai trước khi đăng xuất.

Hãy xóa danh sách công việc của bạn vào cuối mỗi ngày.

Một danh sách trống rỗng là một chiến thắng nhỏ mỗi ngày.

Ứng dụng ToDo's phù hợp nhất với ai?

ToDo's giúp bất cứ ai đang phải xử lý nhiều công việc cùng một lúc.

Các thành viên luôn giữ kín công việc cá nhân của mình.

Khách hàng tiềm năng tự theo dõi các lần liên hệ tiếp theo của họ.

Ai cũng kết thúc ngày với một danh sách rõ ràng.

Trong thực tế, việc sử dụng ToDo's sẽ mang lại hiệu quả ngay trong sprint đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Cách sử dụng Project Simple AI Story Poker

Câu chuyện Poker Cho phép bạn tính toán công việc một cách công bằng với việc lập kế hoạch chơi poker trực tiếp.

Các ước tính thường gây ra những cuộc tranh luận không hồi kết trong hầu hết các đội.

Story Poker giúp trò chơi diễn ra nhanh chóng và công bằng.

Mọi người cùng bỏ phiếu một lúc mà không có bước neo nào.

Dưới đây là hướng dẫn sử dụng từng bước.

Vì sao lập kế hoạch trò chơi Poker lại hiệu quả

ồn ào nhất tiếng nói thường thiết lập ước tính.

Bài poker loại bỏ sự thiên vị đó.

Mỗi thành viên cùng nhau lật một lá bài.

Những trường hợp ngoại lệ khơi gợi một bài thuyết trình ngắn gọn, hữu ích.

Các ước tính vẫn khá chính xác đối với các nhiệm vụ phức tạp.

Cả nhóm thống nhất quan điểm chỉ trong vài phút, chứ không phải vài giờ.

Bước 1: Bắt đầu một ván poker

Nhấp vào Story Poker và mời cả nhóm.

Mời toàn bộ nhóm tham dự buổi họp.

Bước 2: Bình chọn cho mỗi câu chuyện

Mỗi người cùng lúc chọn một lá bài.

Các lá bài sẽ được giữ kín cho đến khi mọi người bỏ phiếu.

Đây là hình ảnh minh họa:

✓ Điểm kiểm tra: Một bàn chơi poker với tất cả phiếu bầu được hiển thị.

Bước 3: Hoàn tất ước tính

Thảo luận về các giá trị ngoại lệ và thống nhất một con số.

Hãy thống nhất một con số trước khi tiếp tục.

Ước tính với độ tin cậy

Hãy sử dụng thang điểm đơn giản mà nhóm của bạn đã quen thuộc.

Giới hạn thời gian cho mỗi câu chuyện là một phút.

Bỏ qua việc ước tính chi phí cho những công việc nhỏ, đơn giản.

Theo dõi sự khác biệt giữa ước tính và thời gian thực tế.

Chỉ bỏ phiếu lại khi các lá bài có sự khác biệt lớn.

Hầu hết các câu chuyện đều được giải quyết ngay trong vòng đầu tiên.

Ai là người chơi Story Poker giỏi nhất?

Story Poker phù hợp với các nhóm cùng nhau ước tính.

Các huấn luyện viên điều hành các buổi tập một cách công bằng và nhanh chóng.

Các thành viên bỏ phiếu mà không chịu áp lực.

Các nhóm thống nhất về kích thước chỉ trong vài phút.

Trong các tình huống thực tế, Story Poker mang lại hiệu quả ngay trong giai đoạn nước rút đầu tiên.

Thiết lập một lần và giá trị sẽ tăng dần mỗi tuần.

Mẹo và thủ thuật chuyên nghiệp cho Project Simple AI

Sau tám tháng thử nghiệm Project Simple AI, đây là những lời khuyên hữu ích nhất của tôi.

Họ bao gồm công cụ trí tuệ nhân tạo, kỹ năng trí tuệ nhân tạo và sử dụng hàng ngày nhanh hơn.

Phím tắt

Hoạt động	Phím tắt
Mục công việc mới	N
Tìm kiếm nhanh	Ctrl + K
Mở bảng điều khiển	G sau đó D
Bắt đầu đánh giá sprint	G sau đó R

Những tính năng ẩn mà hầu hết mọi người bỏ lỡ

• Khoảng tin cậy dự báo: Di chuột qua ngày tháng để xem các mô hình học sâu đánh giá dự đoán của chính chúng như thế nào.
• Bản đồ nhiệt về lượng công việc tồn đọng: Một kiểu xử lý ảnh nhanh giúp tô màu các mục cũ để chúng nổi bật hơn.
• Các mẫu thông tin sức khỏe đã lưu: Sử dụng lại một bài kiểm tra sức khỏe chung cho tất cả các nhóm để so sánh kết quả một cách công bằng.

Nâng cao kỹ năng AI của bạn cùng với công cụ này.

Sử dụng các công cụ AI hàng ngày là cách nhanh nhất để học AI.

Những ý tưởng tương tự cũng là nền tảng cho các dự án trí tuệ nhân tạo tuyệt vời dành cho người mới bắt đầu.

Một dự án trí tuệ nhân tạo đầu tiên có thể nhỏ nhưng vẫn dạy được rất nhiều điều.

Đây là một khởi đầu thực sự cho hành trình khám phá trí tuệ nhân tạo của bạn.

Hãy thử các dự án trí tuệ nhân tạo thân thiện với người mới bắt đầu, chẳng hạn như một công cụ phân tích cảm xúc đơn giản.

Xây dựng một công cụ phân tích cảm xúc giúp bạn học hỏi. chữ xử lý.

Một dự án lọc thư rác dạy về các kỹ thuật phân loại nhị phân.

Bộ lọc thư rác phân loại email bằng thuật toán máy học.

Mỗi dự án dạy một kỹ năng cụ thể tại một thời điểm.

Kinh nghiệm thực tế vượt trội hơn hẳn so với chỉ đọc lý thuyết.

Những kỹ năng thực tiễn này có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Bạn không cần có kiến ​​thức chuyên môn kỹ thuật sâu rộng để bắt đầu.

Các công cụ miễn phí giúp giảm bớt rào cản cho lần xây dựng đầu tiên của bạn.

Google Có thể dạy được Máy tính huấn luyện mô hình ngay trên trình duyệt của bạn.

Đây là một cách thân thiện để quan sát khả năng của trí tuệ nhân tạo một cách cận cảnh.

Tiếp theo là các framework trí tuệ nhân tạo phổ biến như TensorFlow và PyTorch.

Các framework trí tuệ nhân tạo này sẽ xử lý các phép toán phức tạp thay cho bạn.

Chúng cung cấp sức mạnh cho các ứng dụng thực tế trong nhiều ngành công nghiệp.

Đọc tài liệu sẽ giúp bạn nhanh chóng xây dựng các kỹ năng thiết yếu.

Những dự án nhỏ giúp xây dựng sự tự tin cần thiết cho những dự án lớn hơn.

Sắp tới bạn sẽ có thể đọc được cách các hệ thống trí tuệ nhân tạo đưa ra quyết định.

Sự hiểu biết đó cũng giúp bạn sử dụng công cụ thành thạo hơn.

Những ý tưởng dự án AI khởi đầu đáng để thử

Hãy chọn một ý tưởng nhỏ và hoàn thiện nó đến cùng.

Phân loại Mèo vs Chó là một cách khởi đầu kinh điển.

Nó sử dụng tập dữ liệu Kaggle để huấn luyện.

Một hệ thống đề xuất phim cá nhân sử dụng bộ dữ liệu MovieLens.

Hệ thống đề xuất nội dung dựa trên sở thích của người dùng.

Chatbot cũng là một dự án thú vị để bắt đầu.

Trí tuệ nhân tạo chatbot Sử dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy.

Chatbot tự động hóa dịch vụ khách hàng bằng cách sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Phân tích cảm xúc đọc hiểu sắc thái cảm xúc của văn bản.

Phân loại ảnh bằng mạng nơ-ron tích chập (CNN) giúp phát hiện các đối tượng trong hình ảnh.

Mỗi ý tưởng đều giải quyết một vấn đề cụ thể, rõ ràng.

Công việc tạo ra trí tuệ nhân tạo tốt bắt đầu bằng việc xác định rõ vấn đề cốt lõi đó.

Công cụ và mẹo miễn phí để bắt đầu

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho các dự án trí tuệ nhân tạo.

Python là ngôn ngữ lập trình thiết yếu cho hầu hết các dự án trí tuệ nhân tạo.

Google Colab là công cụ miễn phí và hoạt động trên trình duyệt web, chuyên dùng cho công việc trí tuệ nhân tạo.

Kaggle cung cấp cho bạn rất nhiều bộ dữ liệu để thực hành.

TensorFlow và PyTorch là những thư viện quan trọng cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo.

Các gói GPU của DigitalOcean giúp tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình phức tạp.

Việc chuẩn bị dữ liệu thường chiếm phần lớn thời gian của một dự án.

Việc thu thập các nguồn dữ liệu tốt là vô cùng quan trọng trước khi tiến hành đào tạo.

Việc nhắc nhở lặp đi lặp lại giúp hướng dẫn trí tuệ nhân tạo thực hiện các nhiệm vụ đã định sẵn.

Việc bắt đầu bằng các gợi ý cụ thể rất hiệu quả trong phát triển trí tuệ nhân tạo.

Các nền tảng không cần lập trình cho phép người mới bắt đầu phát triển các ứng dụng hoạt động được.

Kỹ năng trí tuệ nhân tạo cơ bản có thể học được trong khoảng ba mươi giờ.

Xây dựng các dự án trí tuệ nhân tạo giúp nâng cao kỹ năng và triển vọng nghề nghiệp.

Khoảng 85% các dự án trí tuệ nhân tạo thất bại do chất lượng dữ liệu hoặc phạm vi dự án.

Một vấn đề rõ ràng và dữ liệu sạch sẽ sẽ tránh được cái bẫy đó.

Trải nghiệm của tôi với công cụ

Sau một tháng thực hiện Dự án Simple AI, nhóm của tôi đã giảm một nửa số cuộc họp báo cáo tiến độ.

Tính năng dự báo bằng trí tuệ nhân tạo nhận được nhiều sự tin tưởng nhất.

Các tình huống thực tế phù hợp khá sát với các mốc thời gian dự đoán.

Quy trình làm việc hàng ngày đơn giản

Hãy mở bảng điều khiển của bạn ngay khi thức dậy mỗi sáng.

Tốc độ quét và bất kỳ dấu hiệu bất thường nào.

Kiểm tra danh sách việc cần làm của bạn và chọn ba việc.

Hãy chuyển các mục bị chặn vào cuộc trò chuyện nhanh với nhóm.

Hãy xem dự báo thời tiết trước khi hẹn hò.

Kết thúc ngày bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ đã xong.

Chu trình ngắn này giúp duy trì tình trạng cung cấp hàng hóa ổn định.

Chỉ mất năm phút nhưng sẽ tiết kiệm được hàng giờ về sau.

Dự án AI đơn giản: Những lỗi thường gặp cần tránh

Lỗi #1: Bỏ qua bước thiết lập dữ liệu

Sai lầm số 2: Bỏ qua chất lượng dữ liệu

Sai lầm số 3: Theo đuổi mọi chỉ số

Sai lầm số 4: Đặt ra những mục tiêu mà không ai chịu trách nhiệm.

Sai lầm số 5: Coi dự báo như một lời hứa

Khắc phục sự cố AI đơn giản của Dự án

Vấn đề: Dự báo có vẻ không chính xác

Gây ra: Ban quản trị có quá ít kinh nghiệm để đào tạo mô hình.

Sửa chữa: Ghi lại ba chu kỳ chạy nước rút hoàn chỉnh, sau đó để quá trình huấn luyện mô hình AI được làm mới qua đêm.

Vấn đề: Bảng điều khiển không hiển thị dữ liệu.

Gây ra: Các widget đang trỏ đến một bảng trống hoặc bảng sai.

Sửa chữa: Chỉnh sửa từng widget và chọn nguồn dự án chính xác.

Vấn đề: Nhóm không thể nhìn thấy bảng.

Gây ra: Quyền chia sẻ chưa bao giờ được thiết lập.

Sửa chữa: Mở cài đặt diễn đàn và mời thành viên qua email.

Sự cố: Phiếu bầu Story Poker không tải được.

Gây ra: Một thành viên bị mất kết nối giữa chừng buổi họp.

Sửa chữa: Làm mới phiên họp và yêu cầu mọi người tham gia lại liên kết.

Vấn đề: Kết quả kiểm tra sức khỏe trông trống rỗng.

Gây ra: Quá ít thành viên trả lời nên không thể chấm điểm công bằng.

Sửa chữa: Gia hạn thời hạn và nhắc nhở nhóm phản hồi.

📌 Ghi chú: Nếu không có giải pháp nào trong số này khắc phục được sự cố, hãy liên hệ với bộ phận hỗ trợ của Project Simple AI.

Dự án Simple AI là gì?

Dự án Trí tuệ nhân tạo đơn giản Đây là một công cụ quản lý dự án linh hoạt giúp dự đoán tình trạng bàn giao sản phẩm.

Nó kết hợp hội đồng quản trị, phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong cùng một nền tảng.

Hãy coi nó như một trợ thủ đắc lực cho đội ngũ giao hàng của bạn.

Hãy xem đoạn video tổng quan ngắn này:

Nó bao gồm các tính năng chính sau:

• Bảng điều khiển dự án: Số liệu trực tiếp và hình ảnh hóa dữ liệu trong cùng một giao diện.
• Dự báo bằng AI: Ngày giao hàng được xác định từ các mô hình học máy.
• Phân tích tồn đọng: Phân tích dữ liệu sạch cho từng vé.
• Sprint Analytics: Xu hướng tốc độ qua các sprint.
• Cổng kiểm soát chất lượng: một đường nước ngăn côn trùng thoát ra ngoài.
• Câu chuyện Poker: Ước tính nhanh chóng và chính xác cho các nhiệm vụ phức tạp.

Công nghệ AI bên trong công cụ

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ đọc nội dung vé và bình luận của bạn.

Nó xử lý ngôn ngữ tự nhiên nên việc tìm kiếm và gắn thẻ diễn ra rất thông minh.

Dự báo sử dụng học sâu để nghiên cứu các mô hình theo thời gian.

Các mô hình học sâu này học hỏi từ các sprint trước đó của bạn.

Bên trong hệ thống là các mạng nơ-ron được tinh chỉnh cho dữ liệu chuỗi thời gian.

Mạng nơ-ron hồi quy rất phù hợp với các chuỗi chạy nước rút.

Máy học cổ điển vẫn là nền tảng của nhiều phép tính điểm đơn giản.

Máy hỗ trợ vectơ (SVM) có thể phân loại các yêu cầu thành các nhóm rõ ràng.

Các mô hình học máy sẽ được cải thiện khi có nhiều dữ liệu được xử lý sơ bộ hơn.

Quá trình tiền xử lý dữ liệu tốt sẽ loại bỏ nhiễu trước khi tiến hành bất kỳ thao tác chấm điểm nào.

Kết quả là một hệ thống được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo mà bạn thực sự có thể tin tưởng.

Vị trí của Project Simple AI trong ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo

Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo hiện nay đã ảnh hưởng đến hầu hết mọi nhóm làm việc.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hiện diện rộng rãi trong lĩnh vực tài chính, bán lẻ và phần mềm.

Một số công cụ đọc dữ liệu tài chính để phát hiện rủi ro từ sớm.

Một số khác sử dụng thị giác máy tính để phân loại hình ảnh trên quy mô lớn.

Thị giác máy tính cũng hỗ trợ phát hiện vật thể và hình ảnh y tế.

Mạng nơ-ron tích chập là nền tảng của hầu hết các công việc xử lý dữ liệu hình ảnh.

Nhận dạng ký tự quang học (OCR) chuyển đổi các trang được quét thành văn bản.

Trí tuệ nhân tạo đàm thoại trả lời câu hỏi bằng ngôn từ dễ hiểu.

Công nghệ xử lý giọng nói cho phép một số ứng dụng nhận lệnh bằng giọng nói.

Các nền tảng thương mại điện tử sử dụng trí tuệ nhân tạo để đưa ra các đề xuất sản phẩm.

Hệ thống đề xuất nội dung dựa trên sở thích của người dùng.

Các công cụ tạo nội dung giờ đây soạn thảo văn bản chỉ trong vài giây.

Nhiều thợ xây Hãy sử dụng kỹ thuật tiên tiến để hướng dẫn các hệ thống này.

Học chuyển giao và tinh chỉnh giúp tái sử dụng mô hình đã được huấn luyện trước đó một cách nhanh chóng.

Việc sử dụng mô hình nền đã được huấn luyện trước giúp tiết kiệm hàng tuần thời gian huấn luyện mô hình AI.

Các công nghệ trí tuệ nhân tạo này đều có một điểm chung: khoa học dữ liệu tốt.

Dự án Simple AI áp dụng những ý tưởng tương tự vào công việc giao hàng của bạn.

Nó đặt các khả năng trí tuệ nhân tạo này phía sau một màn hình đơn giản, gọn gàng.

Bạn nhận được lợi ích mà không cần viết một dòng mã nào.

Để xem đánh giá đầy đủ, hãy xem bài viết của chúng tôi. Đánh giá dự án Simple AI.

Ai nên sử dụng Project Simple AI?

Các nhóm làm việc theo phương pháp Agile sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ ​​công cụ này.

Các nhóm phát triển phần mềm sử dụng nó để quản lý tiến độ sprint.

Các nhóm sản phẩm sử dụng nó để lập kế hoạch lộ trình phát triển sản phẩm.

Ngay cả những người xây dựng trang web không cần lập trình cũng thấy nó thân thiện.

Dự án Simple AI cho phép xây dựng và tự động hóa công việc mà không cần kinh nghiệm lập trình.

Những khách hàng tiềm năng không thích đoán ngày tháng sẽ đánh giá cao tính năng dự báo này nhất.

Bảng giá Project Simple AI

Đây là chi phí của Dự án Simple AI vào năm 2026:

Kế hoạch	Giá	Tốt nhất cho
Đội	$8	Các nhóm nhỏ linh hoạt bắt đầu hoạt động
Việc kinh doanh	$12	Các nhóm đang phát triển cần dự báo bằng AI
Doanh nghiệp	Liên hệ bộ phận bán hàng	Các tổ chức lớn với nhu cầu riêng biệt

Dùng thử miễn phí: Vâng, bạn có thể bắt đầu mà không cần thẻ tín dụng.

Đảm bảo hoàn tiền: Vui lòng liên hệ bộ phận bán hàng để biết các điều khoản hiện hành.

Mỗi gói dịch vụ bao gồm những gì?

Gói Team bao gồm bảng điều khiển, giao diện người dùng và các công cụ phân tích cơ bản.

Nó phù hợp với các đội nhỏ đang trong giai đoạn ổn định.

Kế hoạch kinh doanh bổ sung tính năng dự báo bằng AI và phân tích sprint chuyên sâu hơn.

Hầu hết các nhóm đang phát triển đều tìm đến đây vì các công cụ dự đoán.

Gói Enterprise bổ sung thêm các giới hạn và hỗ trợ tùy chỉnh.

Các tổ chức lớn lựa chọn nó vì bảo vệ và quy mô.

💰 Giá trị tốt nhất: Phiên bản dành cho doanh nghiệp bổ sung tính năng dự báo bằng AI với mức giá cao hơn một chút.

Dự án AI đơn giản so với các giải pháp thay thế

Project Simple AI có những điểm gì nổi bật so với các đối thủ? Dưới đây là bức tranh cạnh tranh:

Dụng cụ	Tốt nhất cho	Giá	Xếp hạng
Dự án Trí tuệ nhân tạo đơn giản	Dự báo giao hàng bằng AI	8 đô la/tháng	⭐ 4.6
Khái niệm	Tài liệu và wiki	10 đô la/tháng	⭐ 4.7
Wrike	Báo cáo doanh nghiệp	10 đô la/tháng	⭐ 4.3
Nhấp chuột lên	Công việc trọn gói	7 đô la/tháng	⭐ 4.6
Taskade	AI phác thảo	8 đô la/tháng	⭐ 4.6
Monday.com	Hoạt động hình ảnh	9 đô la/tháng	⭐ 4.6
Asana	Nhiệm vụ chung	11 đô la/tháng	⭐ 4.5
Airtable	Cơ sở dữ liệu tùy chỉnh	10 đô la/tháng	⭐ 4.6

Lựa chọn nhanh:

• Tốt nhất tổng thể: Dự án Simple AI — Công cụ tích hợp dự báo và phân tích dữ liệu bằng AI.
• Ngân sách tốt nhất: ClickUp — nhiều tính năng với giá cả phải chăng.
• Phù hợp nhất cho người mới bắt đầu: Monday.com — dễ dàng tiếp cận nhanh chóng.
• Tốt nhất cho các nhà phát triển: Jira — công cụ quản lý dự án và phát triển phần mềm chuyên sâu.

🎯 Dự án Giải pháp AI đơn giản

Bạn đang tìm kiếm các lựa chọn thay thế cho Project Simple AI? Dưới đây là những lựa chọn hàng đầu:

• 🚀 Khái niệm: Một không gian làm việc đa năng, nơi tài liệu, wiki và bảng đơn giản cùng tồn tại, dành cho các nhóm nhỏ.
• 🏢 Wrike: Một công cụ lập kế hoạch cấp doanh nghiệp với khả năng báo cáo chuyên sâu và xem xét tài nguyên dành cho các nhóm dự án lớn.
• 🌟 ClickUp: Một nền tảng linh hoạt tích hợp các nhiệm vụ, tài liệu và mục tiêu vào một không gian làm việc bận rộn nhưng mạnh mẽ.
• 🧠 Taskade: Một công cụ phác thảo dựa trên trí tuệ nhân tạo, biến kế hoạch thành nhiệm vụ với tính năng trò chuyện và mẫu tích hợp sẵn.
• 🎨 Monday.com: Một công cụ bảng trực quan, đầy màu sắc mà các nhóm không chuyên về kỹ thuật có thể sử dụng chỉ trong vài phút.
• ⚡ Asana: Một công cụ quản lý tác vụ gọn gàng, mạnh mẽ trong việc quản lý thời gian, các mối liên hệ phụ thuộc và quy trình làm việc giữa các nhóm.
• 📊 Airtable: Một công cụ kết hợp giữa bảng tính và cơ sở dữ liệu, rất phù hợp cho việc theo dõi tùy chỉnh và dữ liệu dự án có cấu trúc.
• 🔧 Jira: Công cụ được các nhà phát triển ưa chuộng nhất cho bảng quản lý dự án linh hoạt, theo dõi sprint chi tiết và quy trình xử lý vấn đề.

Để xem danh sách đầy đủ, vui lòng xem trang của chúng tôi. Các giải pháp thay thế cho Project Simple AI hướng dẫn.

⚔️ So sánh dự án Simple AI

Dưới đây là cách Project Simple AI so sánh với từng đối thủ cạnh tranh:

• So sánh Project Simple AI và Notion: Dự án Simple AI thắng ở hạng mục dự báo bằng AI và phân tích sprint; Notion thắng ở hạng mục tài liệu định dạng tự do.
• So sánh Project Simple AI và Wrike: Wrike phù hợp với các doanh nghiệp lớn; Project Simple AI nhẹ hơn và nhanh hơn, phù hợp với các nhóm làm việc linh hoạt.
• So sánh Project Simple AI và ClickUp: ClickUp cung cấp nhiều mô-đun hơn; Project Simple AI duy trì quy trình làm việc linh hoạt, gọn gàng và hiệu quả hơn.
• So sánh Project Simple AI và Taskade: Taskade tập trung vào giao tiếp trực tuyến; Project Simple AI dẫn đầu về dự báo tiến độ giao hàng và các trạm kiểm soát chất lượng.
• So sánh Project Simple AI và Monday.com: Monday.com có ​​giao diện đẹp hơn cho việc vận hành; Project Simple AI thì sắc bén hơn trong việc đánh giá chất lượng quá trình phân phối phần mềm.
• So sánh Project Simple AI và Asana: Asana nổi bật ở khả năng thực hiện các tác vụ thông thường; Project Simple AI bổ sung tính năng dự báo bằng AI mà Asana còn thiếu.
• So sánh Project Simple AI và Airtable: Airtable là một cơ sở dữ liệu linh hoạt; Project Simple AI được thiết kế dành riêng cho các nhóm làm việc theo phương pháp Agile.
• So sánh Project Simple AI và Jira: Jira phức tạp hơn trong khâu thiết lập; Project Simple AI cung cấp thông tin nhanh hơn với ít thao tác quản trị hơn.

Hãy bắt đầu sử dụng Project Simple AI ngay bây giờ!

Bạn đã học cách sử dụng mọi tính năng chính của Project Simple AI:

• ✅ Bảng điều khiển dự án
• ✅ Lộ trình và Mục tiêu
• ✅ Dự báo bằng AI
• ✅ Phân tích tồn đọng
• ✅ Phân tích mặt hàng
• ✅ Đánh giá Sprint
• ✅ Phân tích Sprint
• ✅ Tổng kết
• ✅ Đường ống dẫn nước chống côn trùng và cửa kiểm soát chất lượng
• ✅ Kiểm tra sức khỏe đội nhóm
• ✅ Việc cần làm
• ✅ Câu chuyện Poker

Bước tiếp theo: Hãy chọn một tính năng và thử ngay bây giờ.

Hầu hết mọi người bắt đầu với Bảng điều khiển dự án.

Chỉ mất chưa đến năm phút.

Sau đó, hãy bật tính năng Dự báo bằng AI khi bạn hoàn thành một sprint.

Từ đó, hãy thêm nhóm của bạn và chia sẻ bảng.

Những bước nhỏ sẽ nhanh chóng tạo nên một thói quen ổn định.

Tình trạng tiến độ bàn giao hàng của bạn sẽ được cải thiện rõ rệt sau mỗi sprint.

Câu hỏi thường gặp

Dự án AI đầu tiên tốt là gì?

Một bộ phân loại nhỏ là lý tưởng. Hãy thử bộ lọc thư rác hoặc bộ phân tích cảm xúc. Những dự án AI dành cho người mới bắt đầu này dạy về làm sạch dữ liệu, huấn luyện mô hình và cho ra kết quả rõ ràng mà không cần thiết lập phức tạp.

Những dự án trí tuệ nhân tạo đơn giản nào phù hợp cho người mới bắt đầu?

Các dự án trí tuệ nhân tạo thân thiện với người mới bắt đầu bao gồm mô hình phân loại hình ảnh mèo và chó, hệ thống đề xuất phim và chatbot cơ bản. Mỗi dự án đều dạy một kỹ năng cốt lõi về trí tuệ nhân tạo.

Tôi có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dự án của mình như thế nào?

Trước tiên, hãy xác định rõ vấn đề, sau đó chọn các công cụ AI phù hợp. Trong Project Simple AI, dự báo và phân tích bằng AI tự động bổ sung khả năng dự đoán vào công việc triển khai của bạn.

Tôi có thể học trí tuệ nhân tạo miễn phí không?

Đúng vậy. Google Colab miễn phí và hoạt động trên trình duyệt web, rất phù hợp cho công việc trí tuệ nhân tạo. Kaggle cung cấp các bộ dữ liệu miễn phí. Kỹ năng trí tuệ nhân tạo cơ bản có thể học được trong khoảng ba mươi giờ thực hành.

Loại trí tuệ nhân tạo nào tốt nhất để sử dụng cho các dự án?

Điều đó phụ thuộc vào mục tiêu. Python với TensorFlow hoặc PyTorch phù hợp với phát triển AI. Để triển khai nhanh chóng, Project Simple AI tích hợp khả năng dự báo dựa trên AI trực tiếp vào bảng của bạn.