Управление продуктами для ИИ и Науке о Данных

У вас будет возможность поучиться у кого-то, кто работал в отрасли и действительно видел, как искусственный интеллект и наука о данных внедряются на самом высоком уровне. Автор курса является старшим менеджером по продуктам в области машинного обучения со степенью магистра в области управления и многолетним опытом работы в качестве менеджера по продуктам и менеджера по маркетингу продуктов в технологической отрасли для таких компаний, как Google и Deloitte Digital.

От приложений безопасности до систем рекомендаций — компании все чаще обращаются к большим данным и искусственному интеллекту для улучшения своей деятельности и предложения продуктов. Только за последние 4 года организационное внедрение ИИ выросло на 270%. И компании изо всех сил пытаются найти таланты, которые могут управлять внедрением продуктов с большими данными и системами искусственного интеллекта. В этом контексте менеджер по продукту служит связующим звеном между потребностями бизнеса и технически ориентированным персоналом по обработке данных и искусственному интеллекту.

Организации ищут таких людей, как вы, чтобы справиться с задачей и привести свой бизнес к этим новым и захватывающим изменениям.

Курс построен в удобной для новичков манере. Даже если вы новичок в науке о данных и искусственном интеллекте или у вас нет предыдущего опыта управления продуктами, мы введем вас в курс дела в первых нескольких главах. Мы начнем с введения в управление продуктами для ИИ и данных. Вы узнаете, какова роль менеджера продукта и в чем разница между менеджером продукта и менеджером проекта.

Мы продолжим, представив некоторые ключевые технологические концепции ИИ и данных. Вы узнаете, как различать анализ данных и науку о данных, в чем разница между алгоритмом и ИИ, что считается машинным обучением и что считается глубоким обучением, а также какие существуют типы машинного обучения (контролируемое, неконтролируемое) и обучение с практикой. Эти первые два раздела курса быстро познакомят вас с основами этой области, и сегодня у вас будет отличный обзор ИИ и науки о данных.

Затем, в разделе 3, мы начнем говорить о бизнес-стратегии для ИИ и данных. Мы обсудим, когда компании необходимо использовать ИИ, а также как провести SWOT-анализ, а также как построить и проверить гипотезу. В этой части курса вы получите свое первое задание — создать коммерческое предложение.

Раздел 4 посвящен взаимодействию пользователей с ИИ и данными. Мы поговорим о том, как понять основную проблему, о методах исследования пользователей, о том, как разрабатывать образы пользователей и как подходить к прототипированию ИИ. В разделе 5 мы поговорим об управлении данными. Вы узнаете, как получать данные для своих проектов и как этими данными нужно управлять. Вы также получите представление о типе данных, которые вам нужны при работе с различными типами машинного обучения.

В разделах 6, 7, 8 и 9 мы рассмотрим полный жизненный цикл проекта искусственного интеллекта или науки о данных в компании. От разработки продукта до создания модели, оценки ее производительности и развертывания — вы сможете получить целостное представление о том, как этот процесс работает на практике.

Разделы 10, 11 и 12 также очень важны. Вы узнаете, как управлять командами по науке о данных и искусственному интеллекту, а также как улучшить общение между членами команды. Наконец, мы сделаем некоторые необходимые замечания относительно этики, конфиденциальности и предвзятости.

Этот курс - удивительное путешествие, и он направлен на то, чтобы подготовить вас к очень интересной карьере!