AI Product Manager
Научись с нуля создавать продукты на основе AI
Онлайн
из любой точки мира
16 сентября
дата старта
4 месяца
длительность обучения
Почему Product Manager'у нужно изучать AI?
Искусственный интеллект оказывает все большее влияние на различные индустрии. Бизнесу нужны опытные product-менеджеры, которые будут создавать прорывные продукты, но лишь у немногих есть опыт в AI.

Эта программа создана специально для тех, кто хочет получить навыки, необходимые для создания таких AI-продуктов. Вместе мы пройдем путь от поиска бизнес-задачи, до обучения модели и внедрения её в продакшн.

Цель курса – дать готовый набор практик и навыков для создания AI-продуктов.

Курс не требует никаких знаний по программированию.


Забронируйте место на курсе сегодня
и получите консультацию по программе

Как устроен курс

На курсы вы выполните 3 проекта и получите полный набор компетенций от поиска бизнес-задачи, до обучения модели и внедрения её в продакшн
Бизнес-проекты из индустрии
За время учёбы вы
выполните 3 проекта по подготовке данных, обучению модели и проектированию AI-решения в продакшене
Обучение реальной ML модели
На курсе вы обучите несколько реальных AI-моделей на платформе Google AutoML абсолютно без программирования
Личный ментор и сообщество
Со старта программы вы становитесь частью живого сообщества в Slack. Вы задаете вопросы о карьере и развитии персональному ментору и получаете поддержку экспертов.
Программа обучения
Часть 1: Бизнес применение ML
Изучите основы AI и машинного обучения, начиная с моделей обучения с учителем или без учителя, которые используются в индустрии сегодня. Разберемся, как разработать бизнес-кейс для применения AI, а также как и когда использовать AI в продукте на основе метрик и наличия данных.

Часть 2: Сбор и подготовка данных
Успех или провал AI проекта завязан на получении качественного набора данных для обучения модели. В этой части вы научитесь создавать новый датасет через задание на человеческую разметку данных.

— Проект: Разметка данных в сервисе Яндекс.Толока
Часть 3: Обучение и оценка модели
В этой части вы разберетесь с тем, как работают модели машинного обучения, включая то, как нейронные сети делают выводы и как работает "обучение". Разберитесь в том, как обучающая выборка влияет на эффективность модели и как ее оценить.I

— Проект: Обучение модели в Google AutoML
Часть 4: Оценка влияния на бизнес и эксплуатация
Изучите как улучшать продукт на основе данных с помощью A/B тестирования и версионирования. Разберемся как избежать провалов через искажение результатов модели.

— Проект: Разработка прототипа продукта

Получить программу
Made on
Tilda