Support us

Курс AI Product Manager от IBM. Рассказываем подробности про новую специализацию на Coursera

Нашли профессиональную сертификацию от IBM, которая готовит менеджеров по продуктам AI. Рассказываем подробности.

Оставить комментарий
Курс AI Product Manager от IBM. Рассказываем подробности про новую специализацию на Coursera

Нашли профессиональную сертификацию от IBM, которая готовит менеджеров по продуктам AI. Рассказываем подробности.

Примечание Adviser

В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).

При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.

Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.

Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.

Кто такой менеджер по продуктам AI и зачем он нужен

AI Product Manager — специалист, который отвечает за разработку и внедрении продуктов, использующих технологии AI. Его основная задача — обеспечить успех AI-продуктов путем создания стратегии и управления всем его жизненным циклом, от первоначальной концепции до запуска и последующей поддержки.

Менеджеры по продуктам AI тесно сотрудничают с командой разработчиков, дизайнерами, специалистами по маркетингу и другими заинтересованными сторонами, чтобы определить требования к продукту, разработать дорожную карту и добиться удовлетворения потребностей пользователей и выполнения бизнес-целей. Также они занимаются анализом рынка и конкурентного окружения, чтобы принимать обоснованные решения о развитии продукта.

AI Product Manager следят за внедрением технологий AI, таких как машинное обучение и обработка естественного языка, в продукты, обеспечивая их функциональность и конкурентоспособность. Важная часть их работы — управление рисками и этическими аспектами использования AI, такими как конфиденциальность данных и предотвращение предвзятости.

Сертификация «IBM AI Product Manager» на Coursera

В отличие от многих других курсов, сертификация IBM сочетает основные навыки управления продуктами с глубокими знаниями AI, обеспечивая мост между этими двумя областями. 

Слушателям предлагают серию из 10 последовательных курсов, чтобы получить необходимые навыки управления продуктами, использующими генеративный AI. Включены такие важные темы, как гибкие методологии, интеграция AI, генеративные приложения и этические соображения использования AI систем.

Программа построена в удобной удобна для новичков форме: не требует предварительного опыта и включает большое число практических проектов, которые можно забрать в портфолио.

Преподаватели

Преподаватели курсов — специалисты с богатым опытом и знаниями, достаточными, чтобы подготовить студентов к успешной карьере в этой области​.

  • Рав Ахуя (Rav Ahuja) — опытный инструктор из IBM, участвовал более чем в 50 курсах и обучил более 2,5 млн. студентов. Его экспертиза включает сферы AI и науку о данных.
  • Джон Рофрано (John Rofrano) — также из IBM, имеет обширный опыт преподавания, участвовал в семи курсах и обучил более 182 тыс. студентов. Его специализация — AI и разработка ПО.
  • Даниэль С. Йоманз (Daniel C. Yeomans) — представляет SkillUp EdTech, создал 17 курсов и обучил более 41 тыс. студентов.
  • Мэтт Версдаль (Matt Versdahl) — еще один инструктор из SkillUp EdTech, участвовал в создании и преподавании двух курсов, обучив почти 20 тыс. Его главный фокус — управление продуктами и AI.
  • Команда IBM Skills Network — разработала 58 курсов, охватив более 810 тыс. Уровень их преподавания полностью соответствует современным стандартам индустрии.

В чем отличие этого курса от других

  • Фокус на AI: особое внимание уделяется управлению продуктами, основанными на нейросетях.
  • Этика и управление рисками: отдельное внимание к этическим вопросам и управлению рисками, связанными с использованием AI.
  • Актуальные технологии: обучение современным инструментам и технологиям в области искусственного интеллекта.

Что в программе 

  • Управление продуктом. Введение
  • Управление продуктом. Основы и взаимодействие с заинтересованными сторонами.
  • Управление продуктом. Начальная стратегия и план продукта.
  • Управление продуктом. Разработка и поставка нового продукта
  • Введение в AI.
  • Генеративный AI. Основы и применение.
  • Генеративный AI. Конструирования подсказок.
  • Генеративный AI. Базовые модели и платформы.
  • Управление продуктом. Создание продуктов на основе AI.
  • Генеративный AI. Карьера в области управления продуктами.

Пройти курс

TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.

8 вопросов специалисту про карьеру в ML: все про стек собесы рост в профессии и как туда свитчнуться
8 вопросов специалисту про карьеру в ML: все про стек, собесы, рост в профессии и как туда свитчнуться
По теме
8 вопросов специалисту про карьеру в ML: все про стек, собесы, рост в профессии и как туда свитчнуться
«Python для всех»: Профессиональная сeртификация чтобы стартануть в Big Data
«Python для всех»: Профессиональная сертификация, чтобы стартануть в Big Data
По теме
«Python для всех»: Профессиональная сертификация, чтобы стартануть в Big Data
Как свитчнуться в Big Data. Эксперт поделился free roadmap для тех кто уже в IT
Как свитчнуться в Big Data. Эксперт поделился free roadmap для тех, кто уже в IT 
По теме
Как свитчнуться в Big Data. Эксперт поделился free roadmap для тех, кто уже в IT
Читайте также
С маленьким ребёнком на удалёнке: сколько стоит час тишины дома, в коворкинге и в мини-офисе
С маленьким ребёнком на удалёнке: сколько стоит час тишины дома, в коворкинге и в мини-офисе
С маленьким ребёнком на удалёнке: сколько стоит час тишины дома, в коворкинге и в мини-офисе
Индийская IT-компания во время пандемии отправила больше 10 тысяч сотрудников по домам. Сидеть за работой они стали дольше, в основном сверх обычных часов, а успевали примерно столько же или чуть меньше: продуктивность упала на 8–19%. Сильнее всех просели те, у кого дома были дети. Кто садится за ноутбук первый раз за день, уложив ребёнка, знает это и без исследований. Но стол на кухне бесплатный, а коворкинг стоит денег. Поэтому уходить из дома или нет, обычно решают финансы.
Вы много сделали, но никто этого не заметил. Как показать, на что повлиял ваш код
Вы много сделали, но никто этого не заметил. Как показать, на что повлиял ваш код
Вы много сделали, но никто этого не заметил. Как показать, на что повлиял ваш код
«Руководитель, каким бы замечательным он ни был, вероятно, тоже не помнит всего, что вы сделали», — пишет Джулия Эванс, разработчица и автор блога о программировании. Она советует записывать все результаты и рядом с каждым ответ на вопрос, можно ли привязать к нему цифры. Попробуем разобраться, как найти такие цифры для кода, что мерить, если работа не про выручку, и о чем рассказать на грейд-ревью вместо списка тикетов.
Агенты пишут код, который приходится читать разработчикам. Как не утонуть в ревью
Агенты пишут код, который приходится читать разработчикам. Как не утонуть в ревью
Агенты пишут код, который приходится читать разработчикам. Как не утонуть в ревью
На бумаге использование агентов выглядит отлично: в компаниях, внедривших AI в разработку, строк кода стало больше на 30%, а запросов на слияние на 23%. Но эти метрики никак не учитывают, дошло ли что-нибудь до пользователей. Исследователи из Гарварда заглянули в Jira и не нашли значимого роста закрытых задач — разница застревает в ревью. В статье попробуем разобраться, что считать вместо строк кода и как разгрузить ревьюеров.
«Этот код выглядит ужасно, но работает». Что чинить первым, а что лучше не трогать
«Этот код выглядит ужасно, но работает». Что чинить первым, а что лучше не трогать
«Этот код выглядит ужасно, но работает». Что чинить первым, а что лучше не трогать
«Худшая стратегическая ошибка, какую может совершить софтверная компания», — так в апреле 2000 года Джоэл Спольски, сооснователь Fog Creek Software, назвал решение Netscape переписать код с нуля. С выхода версии 4.0 прошло почти три года, а версии 5.0 так и не случилось. Соблазн снести «ужасный» модуль знаком каждому, кто открывал чужой код ради мелкой правки.

Хотите сообщить важную новость? Свяжитесь с редакцией через страницу контактов

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.