Этот курс переехал на самостоятельную площадку - школа менеджмента Product Live.
Мы улучшили систему поддержки, содержание курса и карьерный центр.
Переходите на сайт школы, чтобы узнать актуальную информацию по программе курса «Профессия AI Product Manager» и получить скидку на обучение.
ПРОФЕССИЯ

AI Product Manager

Курс для product-менеджеров, которые хотят вырасти до руководителя уровня С через управление AI/DS продуктами.
СТАРТ: скоро
ДЛИТЕЛЬНОСТЬ: 4 МЕС
НЕОБХОДИМЫЕ ЗНАНИЯ
– опыт работы продакт-менеджером от 1 года;
– понимание основных методологий;
– базовые навыки продуктовой аналитики.

AI
/
/
Курс AI Product Manager
C-Level executives
artificial intelligence / data science
Новейшая программа 2020 года
Профессия, востребованная за рубежом
Помогаем с трудоустройством
Уже уходите?
Получите промокод со скидкой 15% на курс
Ваше имя
Ваш Телефон
Ваш e-mail

Будущее уже наступило

В Студии Артемия Лебедева был создан искусственный дизайнерский интеллект, успешно разрабатывающий уникальные логотипы. Для конспирации его долгое время выдавали за человека, он даже получил имя — Николай Иронов.
Большая шумиха поднялась, когда выяснилось, что за необычными и оригинальными работами стоит вовсе не человек.
Образ Николая синтезирован нейросетью из фотографий всех сотрудников студии.
Работы, созданные искусственным интеллектом, применяются в реальной жизни уже сейчас
Если вы тоже хотите запустить проект-легенду, выделиться на рынке труда, стать инновационным лидером в новой нише — присоединяйтесь! Сегодня ИИ-технологии востребованы как никогда, растет и значимость навыков управления этими продуктами, в том числе и на международном рынке.
1 стадия
Junior
Прорабатывает цели и задачи от Middle-продакта, улучшает функциональности продуктов, проверяет гипотезы. Вникает в суть вещей. Начало управления командой – на уровне смыслов и бизнес-целей.
2 стадия
3 Стадия
AI Product
Middle
Ищет возможности не только для продукта, но и для бизнеса. Глубоко анализирует рынок, проводит конкурентный анализ, разрабатывает стратегии. Начинает выстраивать процесс не только в команде, но и за её пределами.
Senior
Преимущественно работает с внешними рынками. Идет тесная коммуникация с C-level-менеджментом, учитываются стратегии и цели бизнеса на внешней арене. Продуктовые решения и процессы выходят чаще из запросов высшего менеджмента.
AI/ML/DS-продакт-менеджеры
Те, кто создает, управляет и запускает сложные продуктовые решения, что помогают бизнесу зарабатывать. Навыки и компетенции таких продактов выше традиционных коллег в силу масштаба и сложности AI/ML-продуктов. Именно они решают верхнеуровневые задачи бизнеса. Они находятся на совершенно другом уровне.

Ваш карьерный трек

Ваш карьерный трек

Junior

Прорабатывает цели и задачи от Middle-продакта, улучшает функциональности продуктов, проверяет гипотезы. Вникает в суть вещей. Начало управления командой – на уровне смыслов и бизнес-целей.
1 стадия

Middle

Ищет возможности не только для продукта, но и для бизнеса. Глубоко анализирует рынок, проводит конкурентный анализ, разрабатывает стратегии. Начинает выстраивать процесс не только в команде, но и за её пределами.
2 стадия

AI/ML/DS-продакт-менеджеры

Те, кто создают, управляют и запускают сложные продуктовые решения, что помогают бизнесу зарабатывать. Навыки и компетенции таких продактов выше традиционных коллег в силу масштаба и сложности AI/ML-продуктов.
Именно они решают верхнеуровневые задачи бизнеса. Они находятся на совершенно другом уровне.
стадия 2,5

Senior

Преимущественно работает с внешними рынками. Идет тесная коммуникация с C-level-менеджментом, учитываются стратегии и цели бизнеса на внешней арене. Продуктовые решения и процессы выходят чаще из запросов высшего менеджмента.
3 стадия
После курса вы научитесь управлять созданием продуктов с применением AI/DS-инструментов и коммуницировать с командой разработчиков.
Карьерный рост и новые возможности не заставят себя ждать!

Как AI/DS решения помогают бизнесу?

Кейс IVideon
Сократить количество воровства среди персонала и посетителей
Кейс Северсталь
Уменьшить количество брака и убытков от него
Кейс MedTech
Быстро диагностировать пневмонию и спасти жизнь
Кейс МВидео
Эффективно использовать цифровые каналы коммуникации
Как AI/DS решения помогают бизнесу?
Кейс IVideon
Сократить количество воровства среди сотрудников и покупателей
Задача Внедрить в видеонаблюдение ML-решение, разработать техническое задание и стадии внедрение, которое сократит количество воровства среди персонала и снизить воровство среди посетителей. Система должна самостоятельно определять инциденты на основе существующих данных и постоянно обучаться на паттернах поведения.

Решение внедрение умного CV-решения в видеонаблюдение с ML-алгоритмами, которая располагает данными существующей базы шоплифтеров и анализирует подозрительное поведение посетителей и персонала и отправляет запрос администратору/владельцу. Система постоянно обновляется и обучается

Результат Снизилось воровство среди персонала, снизилось воровство среди посетителей, выросли продажи, так как сумели оптимизировать выкладку товаров в магазине.
Кейс Северсталь
Сократить количество брака и убытков
Задача во время производства у заводов образуется большое количество брака, из-за чего компания несет убытки. Этого можно избежать, если сразу определять дефектные детали (металл) и исправлять их. Нужно разработать концепцию и внедрить продуктовое решение в производство, предварительно оценив экономический эффект, технические требования к продукту и описание коммуникаций в команде DS/ML/CV-специалистов.

Решение У компаний существует множество фотографий брака и определяющих брак метрик. Составляется техническое задание к данным и размечаются (составляются) датасеты. Внедряется CV-решение, которое, проанализировав существующие данные (обработанные), на начальном этапе производства отсеивают брак и отправляют его на переработку.

Результат сокращение издережек на переработку брака, оптимизация производство, сильное повышение эффективности 
Кейс MedTech
Быстро диагностировать пневмонию и спасти жизнь
Проблемадолгое диагностирование пневмонии (особенно у детей)

Задачапомочь врачам быстро выявлять случаи пневмонии у детей. Набор данных, который вам будет предоставлен, - это рентгеновские снимки грудной клетки. Вы можете увидеть сделанные снимки, которые немного отличаются по размеру и сделаны с немного другим временем экспозиции. Таким образом, это решение не предназначено для замены врача. Оно предназначено только для помощи в быстром выявлении здоровых пациентов и выявлении потенциальных случаев пневмонии.

Решение на основе существующих снимков и данных собрать датасеты для дальнейшей кластаризации (учитывая дополнительные нюансы выявления болезни). Существующие данные очищаем и обучаем систему через ML-интеграцию.

Результат готовое MVP решения (прим. Инструменты: Google AutoML), что в разы ускорит работу врача при определении потенциальной болезни.
Кейс МВидео
Эффективно использовать цифровые каналы коммуникации
Проблема низкая конверсия на сайте, компания неэффективна онлайн (высокая конкуренция в digital-пространстве).

Задача максимально эффективно использовать цифровые каналы коммуникации:
1) справиться с быстро возрастающим потоком отзывов на сайте;
2) вовремя реагировать на критику покупателей;
3) персонализировать рассылки на основе поведения пользователя на сайте.

Решение создание AI-архитектуры на базе облачной платформы SAP с дальнейшей кастомизацией. Отслеживание пользовательских маршрутов на сайте с использованием кластеризации на графовых структурах данных. Внедрённые фреймворки: Pandas/Sklearn/xgboost, Keras/TensorFlow, Python-igraph.

Результат агрегатор начал суммировать похожие отзывы и выводить их общее значение.
Теперь клиенту не нужно будет читать много аналогичных комментариев, чтобы получить необходимую информацию о товаре.
Рассылки стали более точными и адресными, способными учитывать более 1000 параметров. В результате этой стратегии удалось значительно повысить отклик на письма.
Забронируйте курс по специальной цене — со скидкой 40%!

Освойте профессию AI Product Manager
уже сейчас

29 ОКТЯБРЯ - 1 НОЯБРЯ
СКИДКА 40%

Преимущества курса

Уроки и вебинары
Комфортная подача материала: короткие (10-15 минут) видео-вебинары, тесты для закрепления знаний и персональные менторы для поддержки.
Бизнес-кейсы
Реальные бизнес-кейсы, позволяющие получить эффект полного погружения в профессию.
Проекты в портфолио
После прохождения курса вы соберете собственное портфолио из 5 проектов, которые выделят вас на фоне конкурентов.
Сообщество
Включение студентов курса в сообщество экспертов и специалистов, реализующих технологии AI в бизнесе.
4 месяца по 10 часов в неделю актуальных знаний и практик от экспертов рынка. Проходите курс онлайн из любой точки мира и в любое удобное время.

Зарплата AI Product manager
200 000 ₽

Востребована ли эта профессия?

На рынке труда, в том числе и международном, растет спрос на AL/ML продакт-менеджеров. Это ваш реальный шанс вырасти до специалиста в зарубежной компании!

Подарок студентам курса
Беспроцентная рассрочка
4 месяца беспроцентной рассрочки на покупку курса
Карьерная консультация
Все студенты курса получают в подарок карьерную консультацию
Освойте профессию AI Product Manager
за 4 месяца со скидкой
Эффективно управлять командой из Data Science специалистов и ML-инженеров:
01
Разрабатывать технические задания, определять их эффективность, ставить задачи по разметке данных
02
Разрабатывать Data Science-модели
03
Выстраивать эффективные коммуникации с инженерами и Data Science-специалистами
04
Навык определять, какие бизнес-задачи могут быть решены при помощи AI/ML-инструментов и как бизнесу заработать на внедрении этих решений
05
Выстраивать архитектуру систем машинного обучения
06
Ваши компетенции после курса
Сравнивать производительность моделей по соответствующим метрикам
07
Разбираться в совокупности методов машинного обучения
08
Разрабатывать технические задания к датасетам, определять их эффективность, ставить задачи на labelling данных
09
Внедрять в продуктовые решения прогнозирующие механизмы
Прототипировать, тестировать и улучшать ИИ-продукт
10
Разбираться в возможностях естественного языка
11
12

Кому подойдет курс

Продакт-менеджеру
Чтобы вырасти до уровня senior, стать международным специалистом, научиться управлять проектами на базе Al-технологий и эффективно ставить задачи
Аналитику
Чтобы продвинуться в карьере, расширить специализацию и стать экспертом на рынке управления умными продуктами
Стартаперу или менеджеру
Чтобы научиться запускать продукты с применением инструментов ML/DS
Преподаватели и менторы
Артем Макеенок
Ведущий эксперт.
CPO Speech&Text AI продуктов ДомКлик, Сбербанк
Николай Курбатов
DS Product Manager, ARB Digital
Александр Фонарёв
Chief Data Scientist и сооснователь SBDA Group (Rubbles)
Чтобы приобрести практический опыт и избежать ошибок, мы предлагаем погрузиться в специальную обучающую среду. Здесь вы сможете пройти все этапы по разработке жизнеспособного продукта, получить и усовершенствовать профессиональные навыки и умения.
Александр Хайтин
CEO Mechanica AI
ex-Исполнительный директор Yandex Data Factory (2014-2017)
Сергей Зеленов
Product Manager, Почта Mail.ru
Андрей Менде
Product Manager (DS), Booking.com, специализация: data-driven product development, A/B testing (RCT)
Абуталимов Заур
CPO at Ivideon
Эксперт в управлении продуктовыми командами (VSAAS, CV, ML, AI)
Алексей Сидоров
Исследователь, лаборатория Facebook AI Research

Краткая программа профессии

Раздел 1.
Введение в профессию менеджера Al-продукта
Программа состоит из модулей:
  1. Новые запросы рынка: в чем необходимость и ценность Data Science-продактов
  2. Профессия: AI продакт-менеджер
  3. Движущие факторы искусственного интеллекта
  4. Нехватка лидерства в ИИ-решениях
  5. Data Science-инструменты для создания механизмов рекомендаций
  6. AI-решения и бизнес

Вы научитесь:
  • Определять задачи для Data Science-продактов
  • Осознавать тренды Data Driven-управления
  • Определять необходимость и выгоду внедрения AI-решений
  • Разрабатывать стратегию по внедрению AI/ML решений
  • Определять возможности DS-инструментов в выполнении реальных бизнес-задач

Для того, чтобы:
  • Понимать принципы Data Science-управления в AI/ML-продуктах
  • Помогать бизнесу заработать на внедрении технологии
  • Эффективно строить процесс разработки и коммуникации в команде
  • Понимать необходимость AI/ML в том или ином случае
  • Ориентироваться в реальных бизнес-задачах
Раздел 2.
Управление продуктом на базе AI/ML разработки
Программа состоит из модулей:
  1. Введение: AI в бизнесе. Бизнес-цели в эпоху ИИ
  2. AI ноу-хау для менеджеров по продукту
  3. Факап-сессия "Примеры неудачного внедрения AI-решений"
  4. Управление командой ML/AI-специалистов: чеклист внедрения ML/AI-задач и лучшие практики управления AI/ML-командой
Вы научитесь:
  • Разрабатывать экономические обоснования и стратегию по внедрению ИИ
  • Разбираться в терминологии AI и подходах машинного обучения
  • Разрабатывать стратегию данных в AI
  • Использовать ML-фреймворки в управлении DS-продуктом
  • Разбираться в общих технологических аспектах Data Science based-решений (AI/ML)
  • Разбираться в особенностях коммуникации с AI-командой
  • Ставить технические задания для ML-команды
  • Разбираться в кейсах DS-продуктов
  • Понимать, где AI/ML-решения нужны, а где их внедрять не стоит

Для того, чтобы:
  • Оптимизировать экономику продукта, основанного на данных
  • Разговаривать с разработчиками и заказчиками на одном языке
  • Составлять план по введению технологии для бизнеса
  • Раскрывать существующие решения, изучая и внедряя лучшие практики
Раздел 3.
AI-инструментарий
Программа состоит из модулей:
  1. Архитектура AI-систем
  2. Возможные перспективы продуктового использования AI/ML
  3. Воркшоп: "Разработка и управление DS-продукта для FinTech"

Вы научитесь:
  • Различать области применения различных ML, включая классификаторы и регрессоры
  • Различать возможности естественного языка: обработка голоса/речи и компьютерное зрение
  • Строить архитектуру систем машинного обучения для цифрового channel chatbot, механизма переговоров и визуального классификатора
  • Использовать ML-фреймворки в управлении DS-продуктом
  • Уметь внедрять AI в производственной деятельности и сервисном бизнесе
  • Пользоваться технологиями AIaaS — Amazon AWS Machine Learning, Google Cloud AI, IBM Watson

Для того, чтобы:
  • Уметь составить прототип для оперативных валидаций гипотез
  • Четко описывать требования к архитектуре
  • Понять прикладное использование возможностей NLP, CV
  • Ориентироваться в популярных AI-решениях и основных поставщиках услуг
  • Рассчитывать эффективность и необходимость использования Amazon AWS ML, Google CloudAI, IBM Watson в продуктовых бизнес-задачах
Раздел 4.
Данные и управление Data Science-решениями
Программа состоит из модулей:
  1. Работа с данными
  2. Работа с датасетами: Big Data, модели и выбор фичей
  3. Работа с датасетами: построение моделей
  4. Воркшоп: собираем датасеты, создаем модель с Google Auto ML
  5. Data в UX: как улучшать CX/UX, принимая решения на данных
  6. Data Science-инструменты как средство рекомендаций, а не предсказаний

Вы научитесь:
  • Понимать требования к инфраструктуре искусственного интеллекта и способы преодоления общих препятствий при ее внедрении
  • Оценивать готовность данных к реализации конкретных возможностей ML/ИИ в бизнес-контексте и использовать это для оценки целесообразности вариантов использования
  • Выбирать DS-модели
  • Работать с Google Auto ML: собирать, размечать и проверять данные
  • Измерять воздействия и усовершенствование моделей с учетом данных
  • Избегать нежелательного смещения, обеспечивать безопасность и соответствие нормативным требованиям, масштабировать продукт
  • Разбираться с моделью AUR-ROC

Для того, чтобы:
  • Эффективно ставить задачи DS-специалистам и ML-инженерам
  • Разрабатывать общую архитектуру дата-флоу
  • Оценивать экономический эффект для бизнеса
  • Повышать качество данных, на основе которых принимаются решения
  • Повышать качество предиктивных и NLP/Chatbot-решений
  • Улучшать коммуникацию и взаимодействие с техническими командами
  • Понимать специфику “начинки” продукта
  • Ставить команде качественные технические задания
Получить полную программу курса
Программа рассчитана на 4 месяца. По окончании вы сможете уверенно возглавить AI-продукт.
Вы гарантированно
получите
Помощь кураторов, которые следят за вашим прогрессом и остаются на связи весь курс
Ответы на все вопросы и постоянная обратная связь от менторов по проделанной работе
Поддержку по всем учебным вопросам в течение 1 часа
в рабочее время
Дружное сообщество, которое общается в Slack. Групповые проекты и работа в команде.
91%
Успешно закончили программу обучения, получили диплом и довольны курсом
6000+
Состоят в закрытом сообществе студентов, выпускников и менторов
Персональный сертификат о прохождении курса. По запросу предоставляется на английском языке.
— консультации с ментором в течение обучения
— доступ к закрытому клубу выпускников и партнеров
— проекты в ваше портфолио
Сообщество экспертов с бизнес-опытом из разных сфер
Сертификат
Развитие карьеры
Сообщество
После успешного обучения
Как управлять командой
AI продукта и запускать собственные проекты
На курсе вы узнаете
Как прототипировать, тестировать и улучшать AI продукт
Какие бизнес задачи решаются с помощью AI технологий, а где они
не требуются
Как использовать основной инструментарий AI разработки
4250
/ мес.
85 000
Стоимость обучения при беспроцентной рассрочке на 12 месяцев
Забронировать курс со скидкой
Курс стартует: скоро
Осталось: 9 мест
Запишитесь на курс со скидкой
51 000
Полная стоимость курса при единовременной оплате
У меня есть промокод
Запишитесь на курс со скидкой 35%
За счет работодателя
Для запроса документов забронируйте курс через форму и выберите пункт «Оплатить как юр лицо» или напишите на почту info@skillfactory.ru.
Реферальная программа
Вы можете получить скидку 20%, пригласив друзей на наши курсы.
Программы лояльности
После оплаты одного из курсов вы получаете скидку на другой.
Репост
Поделитесь ссылкой у себя в соц. сетях и получите дополнительную скидку 5%.
Как получить скидку?
* Если хотите подробнее узнать про скидку, свяжитесь с менеджером