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

  • تکنیک های ایده پردازی محصول Product Ideation Techniques

  • پیچیدگی در مقابل اولویت بندی سود Complexity vs. Benefit Prioritization

  • MVP و MVD (حداقل داده قابل اجرا) MVPs & MVDs (Minimum Viable Data)

  • Agile & Data Kanban Agile & Data Kanban

ساخت مدل Building The Model

  • چه کسی باید مدل شما را بسازد Who Should Buid Your Model

  • هوش مصنوعی Enterpise Enterpise AI

  • یادگیری ماشینی به عنوان یک سرویس (MLaaS) Machine Learning as a Service (MLaaS)

  • هوش مصنوعی داخلی و چرخه زندگی یادگیری ماشینی In-House AI & The Machine Learning Lifecycle

  • جدول زمانی و کاهش بازده Timelines & Diminishing Returns

  • تنظیم یک متریک عملکرد مدل Setting a Model Performance Metric

ارزیابی عملکرد Evaluating Performance

  • تقسیم داده های آزمون Dividing Test Data

  • ماتریس سردرگمی The Confusion Matrix

  • دقت، فراخوان و امتیاز F1 Precision, Recall & F1 Score

  • بهینه سازی برای تجربه Optimizing for Experience

  • بازیابی خطا Error Recovery

  • مطالعه موردی AutoBikerz AutoBikerz Case Study

استقرار و بهبود مستمر Deployment & Continuous Improvement

  • روش های استقرار مدل Model Deployment Methods

  • مدل های مانیتورینگ Monitoring Models

  • انتخاب سنجه بازخورد Selecting a Feedback Metric

  • حلقه های بازخورد کاربر User Feedback Loops

  • استقرار سایه ها Shadow Deployments

مدیریت تیم های علم داده و هوش مصنوعی Managing Data Science & AI Teams

  • سلسله مراتب نیازهای هوش مصنوعی AI Hierarchy of Needs

  • هوش مصنوعی در یک سازمان AI Within an Organization

  • نقش‌ها در تیم‌های هوش مصنوعی و داده Roles in AI & Data Teams

  • مدیریت گردش کار تیم Managing Team Workflow

  • Dual & Triple-Track Agile Dual & Triple-Track Agile

ارتباط Communication

  • مدیریت ذینفعان داخلی Internal Stakeholder Management

  • تنظیم انتظارات داده Setting Data Expectations

  • گوش دادن فعال و ارتباط Active Listening & Communication

  • ارائه های جذاب با داستان سرایی Compelling Presentations with Storytelling

  • برگزاری جلسات موثر Running Effective Meetings

اخلاق، حریم خصوصی و تعصب Ethics, Privacy, & Bias

  • نگرانی های کاربران هوش مصنوعی AI User Concerns

  • بازیگران بد و امنیت Bad Actors & Security

  • هوش مصنوعی تعصب انسانی را تقویت می کند AI Amplifying Human Bias

  • قوانین و مقررات داده Data Laws & Regulations

نمایش نظرات

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.

آموزش دوره مدیریت محصول برای هوش مصنوعی و علم داده 2023
جزییات دوره
5 hours
67
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
15,049
4.6 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

365 Careers 365 Careers

ایجاد فرصت برای دانشجویان علوم داده و مالی

Danielle Thé Danielle Thé

مدیر ارشد محصول برای یادگیری ماشین کاربردی