Курс Управление AI и ML продуктами

AI и машинное обучение внедряются повсюду. Это мощная тенденция, трансформирующая цифровые продукты сегодня. Если вы хотите оставаться конкурентоспособными на рынке будущего, вам нужно научиться работать с AI.

Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для выявления аномалий на медицинских изображениях, для распознавания лиц и в других областях. Машинное обучение также активно используется в рекомендательных системах, чат-ботах и беспилотных автомобилях.

По мере распространения и внедрения машинного обучения в компаниях, потребность в управлении продуктом компетентными в AI менеджерами будет неуклонно расти.

Уровень подготовки: Начинающий 🟢 ⚪ ⚪

Алимбеков Ренат

Руководитель в сфере анализа больших данных и машинном обучении. Проектирует и разрабатывает AI сервисы Участвовал в запуске ряда успешных продуктов сфере MedTech и биометрии 🚀

Опыт работы в Fintech, MedTech, AdTech и EduTech направлениях 👩‍💻

Кому полезен этот курс

✅  Product и Project менеджерам

✅  Фаундерам, создающим AI/ ML продукт

✅  IT специалистам, работающим в AI/ ML продуктах

Чему вы научитесь

Курс состоит из 10 занятий и разбора 3 кейсов из разных областей AI (Табличные данные, Computer Vision и Natural Language Processing):

• Кредитный скоринг
• Биометрия
• Работа с отзывами клиентов

Это позволит вам получить обширные навыки для работы над практически любым ML-проектом.

✅  Понимать влияние и ограничения алгоритмов AI

✅  Понимать концепций алгоритмов и обучения моделей

✅  Разрабатывает стратегию запуска новых AI продуктов

✅  Распознавать возможности и потенциал внедрения AI продуктов

✅  Общаться на одном языке с Data-специалистами

Для обучения не нужны навыки программирования или глубокое знание математики.

Программа обучения

1. Введение в сферу Data science

• Что такое Data Science?
• Применение и кейсы
• Роль продакт/ проджект менеджера в AI продукте

2. Все про данные

• Что такое данные?
• Какие они бывают?
• Практическое домашнее задание
• Консультация по выполнению домашнего задания

3. Цикл ML проекта

• Как структурирован типичный ML проект
• Какие решения вам предстоит принять на каждом этапе
• Как распределить время этапов для вашей команды
• Практическое домашнее задание
• Консультация по выполнению домашнего задания

4. Метрики

• Основные метрики моделей AI
• Как оценивать модели машинного обучения
• Практическое домашнее задание
• Консультация по выполнению домашнего задания

5. Data Product Canvas

• Data Product Canvas
• Гипотеза
• Практическое домашнее задание
• Консультация по выполнению домашнего задания

6. Лучшие практики работы с ML командой

• Lean DS
• Бэклог
• Работа с гипотезами
• Практическое домашнее задание
• Консультация по выполнению домашнего задания

7. Бизнес-метрики в машинном обучение

• Прокси-метрики в машинном обучении
• Unit экономика
• Практическое домашнее задание
• Консультация по выполнению домашнего задания

8. User experience и деплой модели в production

• Интерпретируемость моделей
• Прототипирование
• Варианты деплоя моделей
• User experience
• Практическое домашнее задание
• Консультация по выполнению домашнего задания

9. A/B тест

• Введение в A/B тестирование
• Подходы к проведению A/B тестов
• Практическое домашнее задание
• Консультация по выполнению домашнего задания

10. Защита диплома

• Презентация и защита проекта

Стоимость

Мы гарантируем возврат денег. Если в течение первой недели вы поймете, что курс вам не подходит, — напишите нам, и мы вернем полную стоимость без выяснения причин. Для оформления возврата с момента оплаты должно пройти не больше 7 календарных дней.

FAQ

• Вы предоставляете сертификат о завершении курса: Нет
• Как устроен процесс: Каждую неделю проходят 3 занятия — лекция, ответы на вопросы по домашнему заданию и разбор домашнего задания
• Есть ли специальные требования к компьютеру: Нет
• Может ли обучение оплатить компания: Да мы принимаем платежи от компаний
• Сколько длится обучение: Примерно 60 часов
• Как проверяют задания: Задания проверяет автор курса, в конце каждого блока будет разбор всех заданий
• Нужны ли навыки программирования или математики: Нет

Остались вопросы?

Напишите нам на alimbekovr@hotmail.com и мы ответим.