Управление AI/ML
продуктами

Вы научитесь:

• Определять задачи для Data Science-продактов
• Осознавать тренды Data Driven-управления
• Определять необходимость и выгоду внедрения AI-решений

Для того, чтобы:

• Понимать принципы Data Science-управления в AI/ML-продуктах
• Помогать бизнесу заработать на внедрении технологии
• Понимать необходимость AI/ML в том или ином случае
• Ориентироваться в реальных бизнес-задачах

Вы научитесь:

• Разбираться в терминологии AI и подходах машинного обучения
• Различать области применения различных ML, включая классификаторы и регрессоры
• Различать возможности естественного языка: обработка голоса/речи и компьютерное зрение
• Строить архитектуру систем машинного обучения
• Разбираться в общих технологических аспектах Data Science based-решений (AI/ML)

Для того, чтобы:

• Разговаривать с разработчиками и заказчиками на одном языке
• Раскрывать существующие решения, изучая и внедряя лучшие практики
• Понять прикладное использование возможностей NLP, CV
• Ориентироваться в популярных AI-решениях и основных поставщиках услуг

Вы научитесь:

• Разрабатывать экономические обоснования и стратегию по внедрению ИИ
• Использовать ML-фреймворки в управлении DS-продуктом
• Разбираться в особенностях коммуникации с AI-командой
• Ставить технические задания для ML-команды
• Уметь внедрять AI в производственной деятельности и сервисном бизнесе

Для того, чтобы:

• Оптимизировать экономику продукта, основанного на данных
• Составлять план по введению технологии для бизнеса
• Четко описывать требования к архитектуре

Вы научитесь:

• Понимать требования к инфраструктуре искусственного интеллекта и способы преодоления общих препятствий при ее внедрении
• Оценивать готовность данных к реализации конкретных возможностей ML/ИИ в бизнес-контексте и использовать это для оценки целесообразности вариантов использования
• Выбирать DS-модели
• Работать с Google Auto ML: собирать, размечать и проверять данные

Для того, чтобы:

• Эффективно ставить задачи DS-специалистам и ML-инженерам
• Разрабатывать общую архитектуру дата-флоу
• Оценивать экономический эффект для бизнеса
• Повышать качество данных, на основе которых принимаются решения
• Повышать качество предиктивных и NLP/Chatbot-решений
• Ставить команде качественные технические задания

Вы научитесь:

• Собирать, размечать и проверять данные
• Измерять воздействия и усовершенствование моделей с учетом данных
• Избегать нежелательного смещения, обеспечивать безопасность и соответствие нормативным требованиям, масштабировать продукт

Для того, чтобы:

• Улучшать коммуникацию и взаимодействие с техническими командами
• Понимать специфику "начинки" продукта
• Ставить команде качественные технические задания

Профессия AI Product Manager – достаточно новая, но уже очень востребованная на рынке Artificial Intelligence и Machine Learning проектов. Менеджер AI-продукта – это продакт менеджер, который занимается созданием и управлением продуктами на базе AI/ML-решений.

Нет, product в AI не обязан уметь делать работу Data Science разработчика, но он должен понимать суть этой работы и технологий. Не имея представления о специфике AI/ML-проектов, можно потратить много денег, сил и времени с невысокой пользой.

Курс «AI Product Manager» от Product LIVE – это структурированное обучение AI для руководителей, предпринимателей, менеджеров и основы проектного управления продуктами в сфере искусственного интеллекта, Machine Learning и Data Science.

Каждый модуль содержит видео-лекции, резюмирующие конспекты и дополнительные материалы для самостоятельного изучения. Можно проходить курс в своём темпе, но мы рекомендуем изучать по модулю в неделю.

По итогам модуля вам предстоит выполнить итоговое практическое задание, которое проверит ментор – опытный практик в AI Product Management, и даст вам обратную связь. Вы можете обсудить свой кейс с учебной группой или с ментором в формате переписки или на одном из митапов.