Navegación por las complejidades de la gestión de productos de IA y ML

Resumen

Descubra los desafíos únicos y las estrategias de la gestión de productos de IA/ML, desde el manejo de datos hasta las consideraciones éticas, la colaboración multifuncional y los principios de diseño centrados en el usuario.

Programa de estudio

• Introducción a la Gestión de Productos de IA/ML
Visión general de las tecnologías de IA y ML
Rol de un Gerente de Producto en proyectos de IA/ML
• Comprensión de las Tecnologías de IA/ML
Fundamentos de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial
Principales algoritmos y sus aplicaciones
Ciclo de vida y proceso de desarrollo de IA/ML
• Manejo y Gestión de Datos
Recolección, limpieza y preprocesamiento de datos
Importancia de la calidad de los datos y el sesgo de datos
Consideraciones sobre privacidad y seguridad en la gestión de datos
• Definición de Estrategia de Productos de IA/ML
Identificación de problemas y oportunidades de negocio
Establecimiento de metas de producto y métricas de éxito
Investigación de mercado y análisis competitivo para productos de IA/ML
• Diseño Centrado en el Usuario en IA/ML
Principios de diseño centrados en el ser humano
Diseño de interfaces de IA intuitivas y accesibles
Manejo de la retroalimentación de usuarios y mejora de productos
• Colaboración Transversal
Trabajo con científicos de datos e ingenieros
Colaboración con equipos legales, éticos y de cumplimiento
Puentear brechas entre interesados técnicos y no técnicos
• Consideraciones Éticas y Legales
Comprensión de la ética y equidad de la IA
Regulaciones legales que afectan el uso de IA y datos
Estrategias para construir productos de IA éticos
• Despliegue y Monitoreo de Productos de IA/ML
Escalado efectivo de soluciones de IA/ML
Monitoreo continuo y evaluación de rendimiento
Gestión de actualizaciones e iteraciones de modelos de IA/ML
• Desafíos en la Gestión de Productos de IA/ML
Equilibrio entre innovación y gestión de riesgos
Superación de obstáculos organizacionales y técnicos
Aprendizaje a partir de estudios de caso y ejemplos de la industria
• Tendencias Futuras en IA/ML
Tecnologías emergentes y oportunidades
Preparación para avances en capacidades de IA/ML
Planificación estratégica para el éxito a largo plazo
• Conclusión y Repaso del Curso
Resumen de conceptos clave y aprendizajes
Proyecto final o evaluación
Recursos para aprendizaje continuo y crecimiento en la gestión de productos de IA/ML

Asignaturas

Ciencia de Datos