Product Management for AI & ML

Программа курса

Знакомство с основами

Курс начинается со вступительного занятия, где можно познакомиться с преподавателем и другими студентами. Далее следует введение в Product Management для ИИ и машинного обучения. Слушатели узнают о роли продакт-менеджера в этой отрасли, современное использование искусственного интеллекта и различия между традиционными алгоритмами, ИИ и МЛ.

Определение проблем и исследование

Следующий модуль учит правильно определять проблемы, которые можно решить с помощью ИИ. Здесь рассматриваются методы генерации идей, ситуации, когда ИИ уместен, а когда - нет, а также классификация задач машинного обучения. Затем студенты переходят к исследованию рынка и технологий - учат проводить маркетинговые исследования, определять целевую аудиторию, анализировать конкурентов и использовать практический инструмент The AI Project Canvas.

Стратегия и управление данными

Этот блок посвящен созданию продуктовой стратегии для ИИ/МЛ проектов. Изучается фреймворк Working Backwards, PR/FAQ документы, иерархия потребностей в рамках ИИ и ключевые метрики - MVP, MVD и MLP. Особое внимание уделяется управлению компромиссами между ценностью и сложностью. Далее курс охватывает управление данными - стратегии их роста, работу с открытыми и организационными источниками, аннотирование, закупку и организацию данных.

Разработка и оценка моделей

Студенты детально изучают жизненный цикл разработки ИИ и машинного обучения - от определения проблемы до A/B-тестирования готовых моделей. Рассматриваются этапы подготовки данных, выбора моделей, лучшие практики управления проектами и реальный кейс с прогнозированием оттока клиентов. Отдельный модуль посвящен оцениванию эффективности моделей - использованию матрицы ошибок, метрик Precision, Recall, F1 Score, оптимизации пользовательского опыта и исправлению ошибок.

Эксперименты и внедрение

Эта часть курса сосредоточена на планировании и проведении экспериментов в области ИИ/МЛ. Студенты учатся выбирать модели для тестирования, передавать результаты заинтересованным сторонам, выявлять риски и масштабировать успешные эксперименты. Далее рассматриваются методы развертывания моделей, мониторинга их работы, выбора метрик обратной связи, организации циклов отзывов от пользователей и технологии теневых развертываний.

Развитие продукта и человеческий фактор

Модуль про итерацию продукта и его рост учит определять возможности для улучшения, использовать ИИ для оптимизации и персонализации, масштабировать решения и измерять удовлетворенность клиентов. Особое внимание уделяется человеческому фактору - практикам человеко-ориентированного дизайна, этическим соображениям, борьбе с предвзятостью алгоритмов и основам Объяснимого ИИ.

Коммуникация и карьера

Завершающие модули сосредоточены на развитии профессиональных навыков. Студенты учатся эффективно коммуницировать с экспертами разного профиля, управлять кросфункциональными командами, использовать сторителлинг для объяснения сложных концепций и создавать культуру инноваций. Профориентационная часть охватывает текущий рынок труда для продакт-менеджеров в ИИ, создание резюме, подготовку к собеседованиям и интерактивные групповые занятия.

Финальный проект

Курс завершается презентацией собственного продукта, где студенты демонстрируют ориентацию на пользователя, понимание болевых точек, учет интересов заинтересованных сторон и умение использовать формат сторителлинга.

Что получат студенты

Курс включает консультационные сессии, поддержку профессионального развития, работу над курсовым проектом, помощь ментора и выдачу сертификата об успешном завершении обучения.