لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش دوره مدیریت محصول برای هوش مصنوعی و علم داده 2023
The Product Management for AI & Data Science Course 2023
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
دوره کامل برای تبدیل شدن به یک مدیر محصول موفق در زمینه هوش مصنوعی و علم داده این دوره یک نمای کلی کامل برای یک مدیر محصول در زمینه علم داده و هوش مصنوعی ارائه می دهد که چگونه پل ارتباطی بین نیازهای کسب و کار و علم داده های فنی محور باشید. پرسنل هوش مصنوعی بیاموزید نقش مدیر محصول چیست و تفاوت بین محصول و مدیر پروژه چیست تشخیص دادهها و علم داده قادر به تشخیص تفاوت بین الگوریتم و هوش مصنوعی تشخیص انواع مختلف یادگیری ماشینی اجرای کسبوکار استراتژی برای هوش مصنوعی و داده ها انجام تجزیه و تحلیل SWOT یاد بگیرید چگونه یک فرضیه بسازید و آزمایش کنید. تجربه کاربری برای مهارت های هوش مصنوعی و علم داده را به دست آورید منبع داده برای پروژه های خود و درک نحوه مدیریت این داده ها بررسی چرخه عمر کامل یک پروژه هوش مصنوعی یا علم داده در یک شرکت یاد بگیرید چگونه تیم های علم داده و هوش مصنوعی را مدیریت کنید بهبود ارتباط بین اعضای تیم آدرس اخلاق، حریم خصوصی و تعصب پیش نیازها: نیازی به تجربه قبلی نیست. ما از اصول اولیه شروع خواهیم کرد
آیا می خواهید یاد بگیرید که چگونه مدیر محصول شوید؟
آیا به مدیریت محصول برای علم داده های هوش مصنوعی علاقه دارید؟
اگر پاسخ "بله" است، پس به جای درستی آمده اید!
این دوره یک فرصت نسبتاً منحصر به فرد را به شما می دهد. شما این شانس را خواهید داشت که از کسی که در این صنعت بوده است و واقعاً علم داده هوش مصنوعی را در بالاترین سطح پیاده سازی کرده است، بیاموزید.
مدرس شما، Danielle Thé، یک مدیر محصول ارشد برای یادگیری ماشین با مدرک کارشناسی ارشد در علوم مدیریت، و سالها تجربه به عنوان مدیر محصول، و مدیر بازاریابی محصول در صنعت فناوری برای شرکت هایی مانند Google و Deloitte Digital است.
از برنامههای امنیتی گرفته تا موتورهای توصیهها، شرکتها به طور فزایندهای به دادههای بزرگ و هوش مصنوعی روی میآورند تا عملکرد و محصولات خود را بهبود بخشند. تنها در 4 سال گذشته، پذیرش سازمانی هوش مصنوعی 270 درصد رشد داشته است. و شرکتها در تلاش هستند تا استعدادهایی را بیابند که بتوانند اجرای محصول دادههای بزرگ و سیستمهای هوش مصنوعی را مدیریت کنند. در این زمینه، یک مدیر محصول به عنوان پل ارتباطی بین نیازهای کسب و کار و علم داده فنی و پرسنل هوش مصنوعی عمل می کند.
سازمانها به دنبال افرادی مانند شما هستند تا با چالش هدایت کسبوکار خود در این تغییر جدید و هیجانانگیز مقابله کنند.
این دوره به روشی برای مبتدیان طراحی شده است. حتی اگر در علم داده و هوش مصنوعی تازه کار هستید یا تجربه مدیریت محصول قبلی ندارید، در چند فصل اول شما را به سرعت به شما معرفی خواهیم کرد. ما با مقدمه ای بر مدیریت محصول برای هوش مصنوعی و داده شروع می کنیم. شما یاد خواهید گرفت که نقش مدیر محصول چیست و تفاوت بین محصول و مدیر پروژه چیست.
ما با معرفی برخی مفاهیم کلیدی فناوری برای هوش مصنوعی و داده ادامه خواهیم داد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه بین تجزیه و تحلیل داده و علم داده تمایز قائل شوید، تفاوت بین الگوریتم و هوش مصنوعی چیست، چه چیزی به عنوان یادگیری ماشین به حساب می آید، چه چیزی به عنوان یادگیری عمیق به حساب می آید، و چه نوع یادگیری ماشینی (با نظارت، بدون نظارت) و یادگیری تقویتی). این دو بخش اول دوره، اصول این رشته را در کوتاه ترین زمان به شما ارائه می دهد و امروز دید کلی خوبی از هوش مصنوعی و علم داده خواهید داشت.
سپس، در بخش 3، شروع به صحبت در مورد استراتژی کسب و کار برای هوش مصنوعی و داده می کنیم. ما در مورد زمانی که یک شرکت نیاز به استفاده از هوش مصنوعی دارد، و همچنین نحوه انجام تجزیه و تحلیل SWOT، و چگونگی ساخت و آزمایش یک فرضیه بحث خواهیم کرد. در این بخش از دوره، اولین تکلیف خود را دریافت خواهید کرد - ایجاد یک پیشنهاد تجاری.
بخش 4 بر تجربه کاربر برای داده های هوش مصنوعی تمرکز دارد. ما در مورد دریافت مشکل اصلی، روشهای تحقیق کاربر، نحوه توسعه شخصیتهای کاربر و نحوه نزدیک شدن به نمونهسازی هوش مصنوعی صحبت خواهیم کرد. در بخش 5 در مورد مدیریت داده ها صحبت خواهیم کرد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده ها را برای پروژه های خود منبع کنید و چگونه این داده ها باید مدیریت شوند. همچنین در مورد نوع دادهای که هنگام کار با انواع مختلف یادگیری ماشینی نیاز دارید، ایدهای کسب خواهید کرد.
در بخشهای 6،7،8، و 9، چرخه حیات کامل یک پروژه هوش مصنوعی یا علم داده در یک شرکت را بررسی خواهیم کرد. از توسعه محصول گرفته تا ساخت مدل، ارزیابی عملکرد آن، و به کارگیری آن، میتوانید ایدهای جامع از نحوه عملکرد این فرآیند در عمل به دست آورید.
بخشهای 10، 11 و 12 نیز بسیار مهم هستند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه تیم های علم داده و هوش مصنوعی را مدیریت کنید و چگونه ارتباط بین اعضای تیم را بهبود بخشید. در نهایت نکات لازم را در رابطه با اخلاق، حریم خصوصی و تعصب بیان خواهیم کرد.
این دوره یک سفر شگفت انگیز است و قصد دارد شما را برای یک مسیر شغلی بسیار جالب آماده کند!
چرا باید شغلی را به عنوان مدیر محصول در نظر بگیرید؟
حقوق. شغل مدیر محصول معمولاً منجر به یک شغل بسیار خوب می شود (میانگین حقوق گزارش شده در Glassdoor: 108,992 دلار)
تبلیغات. مدیران محصول از نزدیک با روسای بخش و مدیران سطح بالا کار می کنند، که آنها را کاندیدای اصلی برای نقش های ارشد در یک شرکت می کند
آینده امن. تقاضای زیادی برای مدیران محصول در بازار کار وجود دارد
رشد. این کار خسته کننده ای نیست هر روز با چالش های مختلفی روبرو می شوید که مهارت های موجود شما را آزمایش می کند
فقط پیش بروید و در این دوره مشترک شوید! اگر اکنون این مهارت ها را به دست نیاورید، فرصتی را برای متمایز کردن خود از دیگران از دست خواهید داد. موفقیت آینده خود را به خطر نیندازید! بیایید با هم شروع به یادگیری کنیم!
سرفصل ها و درس ها
مقدمه ای بر مدیریت محصول برای هوش مصنوعی و داده
Intro to Product Management for AI & Data
معرفی
Introduction
بررسی اجمالی دوره
Course Overview
اهمیت روزافزون AI و داده PM
Growing Importance of an AI & Data PM
نقش مدیر محصول
The Role of a Product Manager
تمایز یک PM در هوش مصنوعی و داده
Differentiation of a PM in AI & Data
مدیریت محصول در مقابل مدیریت پروژه
Product Management vs. Project Management
مفاهیم کلیدی فناوری برای هوش مصنوعی و داده ها
Key Technological Concepts for AI & Data
مدیر محصول به عنوان مترجم تجزیه و تحلیل
A Product Manager as an Analytics Translator
تجزیه و تحلیل داده در مقابل علم داده
Data Analysis vs. Data Science
الگوریتم سنتی در مقابل هوش مصنوعی
A Traditional Algorithm vs. AI
هوش مصنوعی در مقابل الگوریتم سنتی
AI vs Traditional Algorithm
توضیح یادگیری ماشینی
Explaining Machine Learning
توضیح یادگیری عمیق
Explaining Deep Learning
زمان استفاده از یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق
When to use Machine Learning vs. Deep Learning
یادگیری ماشینی یا یادگیری عمیق
Machine Learning or Deep Learning
یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی
Supervised, Unsupervised, & Reinforcement Learning
یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت یا یادگیری تقویتی
Supervised Learning, Unsupervised Learning or Reinforcement Learning
استراتژی کسب و کار برای هوش مصنوعی و داده
Business Strategy for AI & Data
نوآوری های مدل کسب و کار هوش مصنوعی
AI Business Model Innovations
زمان استفاده از هوش مصنوعی
When to Use AI
تجزیه و تحلیل SWOT
SWOT Analysis
ساختن یک فرضیه
Building a Hypothesis
آزمایش یک فرضیه
Testing a Hypothesis
AI Business Canvas
AI Business Canvas
مطالعه موردی Dr.DermaApp
Dr.DermaApp Case Study
تجربه کاربری برای هوش مصنوعی و داده
User Experience for AI & Data
تجربه کاربری برای داده و هوش مصنوعی
User Experience for Data & AI
رسیدن به مشکل اصلی
Getting to the Core Problem
روش تحقیق کاربر
User Research Methods
توسعه شخصیت های کاربر
Developing User Personas
نمونه سازی با هوش مصنوعی
Prototyping with AI
مدیریت داده برای هوش مصنوعی و داده
Data Management for AI & Data
استراتژی رشد داده ها
Data Growth Strategy
داده ها را باز کنید
Open Data
داده های شرکت
Company Data
داده های برچسب گذاری شده جمع سپاری
Crowdsourcing Labeled Data
داده های ویژگی جدید
New Feature Data
جمع آوری داده های کسب/خرید
Acquisition/Purchase Data Collection
جمع آوری داده ها نیاز به تطبیق دارد
Data Collection Needs Matching
پایگاه های داده، انبارهای داده و دریاچه های داده
Databases, Data Warehouses, & Data Lakes
توسعه محصول برای هوش مصنوعی و داده
Product Development for AI & Data
جلوه چرخ طیار هوش مصنوعی
AI Flywheel Effect
حل مسئله بالا و پایین
Top & Bottom Problem Solving
نمایش نظرات