Курс Product Management for AI & ML

Опануйте практичні інструменти, які необхідні для переходу на посаду продакт-менеджера в галузі ШІ. Зрозумійте ландшафт індустрії й визначте, як створити цінність для споживачів, поєднуючи продуктову стратегію з технологіями ШІ та МН.

Програма курсу

Вступне заняття

30-хвилинне заняття, яке дасть можливість познайомитися з викладачем та іншими студентами.

Вступ до Product Management for AI & ML

• Актуальність, ролі та обов'язки продакт-менеджера, який працює з ШІ
• Як зараз використовується ШІ в галузі
• Відмінності між традиційними алгоритмами, штучним інтелектом та машинним навчанням

Визначення проблеми, яку потрібно розв'язати за допомогою ШІ

• Генерація ідей для можливостей
• Коли використовувати ШІ, а коли ні
• Галузі машинного навчання
• Визначення проблеми машинного навчання

Дослідження ринку та технологій

• Проведення маркетингових досліджень
• Визначення цільової аудиторії та профілів користувачів
• Оцінювання конкуренції та потенційних прогалин на ринку
• Практичний інструмент для структурування вашого продуктового мислення - The Al Project Canvas

Створення продуктової стратегії ШІ/МН

• Фреймворк Working Backwards та PR/FAQ
• Ієрархія потреб у межах ШІ та МН
• Вступ до ключових метрик продакт-менеджменту: MVP, MVD та MLP
• Управління компромісами: цінність проти складності

Управління даними під час роботи з ШІ

• Data Growth Strategy
• Дані з відкритих джерел
• Організаційні дані
• Анотування даних
• Acquisition & Purchase Data
• Організація даних

Життєвий цикл розробки ШІ та МН

• Визначення проблеми
• Експериментальний дизайн
• Підготовка даних
• Розвідковий аналіз даних
• Вибір моделі та її оцінювання
• A/B-тестування моделі
• Найкращі практики управління проєктами з розробки ШІ та МН
• Кейс-стаді: розглянемо реальну ШІ-програму, яка використовує глибоке навчання для прогнозування відтоку клієнтів

Оцінювання ефективності моделі

• Розподіл тестових даних
• The Confusion Matrix (Матриця помилок)
• Метрики Precision, Recall та F1 Score
• Оптимізація для досвіду
• Виправлення помилок

Важливість експериментів у галузі ШІ/МН

• Планування експерименту в галузі ШІ/МН
• Вибір правильних моделей для експериментів
• Передача даних експерименту зацікавленим сторонам
• Виявлення та усунення ризиків
• Масштабування експериментів

Розгортання моделі та безперервне вдосконалення

• Методи розгортання моделі
• Моніторинг моделей
• Вибір метрики зворотного зв'язку
• Цикли зворотного зв'язку користувачів
• Тіньові розгортання

Ітерація продукту та його зростання

• Визначення можливостей для покращення та зростання продукту
• Використання ШІ/МН для оптимізації та персоналізації продукту
• Масштабування
• Вимірювання та підвищення задоволеності клієнтів

Людський фактор та ШІ

• Практики людино-орієнтованого дизайну для формування довіри
• Етичні міркування та конфіденційність
• Розв'язання проблем упередженості та справедливості в алгоритмах ШІ/МН
• Вступ до Поясненного ШІ

Ефективна комунікація та спільне лідерство

• Важливість сторітелінгу для формулювання складних концепцій простими словами
• Ефективна комунікація з експертами з різним досвідом
• Створення та керівництво кросфункціональними командами
• Заохочення культури інновацій та безперервного навчання
• Запрошений спікер

Профорієнтація

• Поточний ландшафт можливостей роботи в ШІ/МН для продакт-менеджерів
• Створення резюме та супровідного листа
• Підготовка до співбесід, спрямованих на ШІ/МН та розв'язання потенційних викликів
• Інтерактивне заняття у групах

Фінальний проєкт: презентація вашого продукту

• Орієнтація на користувача
• Больові точки
• Врахування інтересів зацікавлених сторін
• Формат сторітелінгу

Особливості курсу

• Консультаційні сесії
• Підтримка розвитку
• Курсовий проєкт
• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Ашвін Пайянадан - Розробляв функції з використанням генеративного ШІ на Amazon.com