Компании внедряют ML/AI решения, чтобы автоматизировать рабочие процессы и создавать новый пользовательский опыт для клиентов. Но разработка новых AI/ML продуктов — это всё ещё дорого, сложно и рискованно.
Цель курса — подготовить тебя к главным вызовам создания и управления AI/ML продуктами. Тебя ждёт много практики: будь готов к активной командной работе и решению бизнес-кейсов.
Этот курс подойдёт тем, кто хочет:
1 пара в неделю
Продуктовая студия
Для курса мы выбрали три реальных бизнес-кейса с разными ML- и AI-продуктами. На их примерах ты получишь целостное представление о жизненном цикле AI/ML продукта: от концепции — до оценки качества и применения метрик.
Будешь готов реализовывать ML-проекты в роли менеджера продукта.
| Блок 1 | AI/ML продукты |
|---|---|
| 1.1 | Цели и направления AI/ML продуктов: создание нового пользовательского опыта или оптимизация существующих процессов |
| 1.2 | Типы продуктов: рекомендации, чат-боты, ассистенты, системы предсказаний |
| 1.3 | Специфика работы продакт-менеджера с AI/ML-продуктами |
| Блок 2 | Оценка качества AI/ML продуктов |
| 2.1 | Ключевые технические и продуктовые метрики качества для AI/ML продуктов. Система метрик для оценки различных типов продуктов. |
| 2.2 | Принципы составления заданий для разметки данных, критерии оценки |
| Блок 3 | Подготовка данных для обучения и ML Research |
| 3.1 | Методы сбора данных: логи, ручная разметка, полуавтоматическая разметка |
| 3.2 | Проблемы и решения в ML-исследовании: сроки, качество данных, соответствие оффлайн и онлайн метрик |
| 3.3 | Декомпозиция задач и уменьшение требований для MVP |
| Блок 4 | Оценка целесообразности ML-решений и roadmap продукта |
| 4.1 | Анализ ML-решений в продуктах: оценка ключевой ценности ML ****и оценка применения традиционных алгоритмов |
| 4.2 | Разработка ML roadmap для продуктов: приоритеты, этапы внедрения |
Обман, плагиат и любые другие нарушения академической этики на программе недопустимы. В случае нарушений студенты могут быть отчислены с программы.
Ты можешь обсуждать домашние задания с другими студентами, но для всех индивидуальных задач ты должен написать финальное решение самостоятельно. Если ты обсуждал идею решения с кем-то из однокурсников, укажи это в комментарии к своему решению.