Naviguer dans les subtilités de la gestion de produits d'IA et de ML

Aperçu

Découvrez les défis uniques et les stratégies de gestion de produits d'IA/ML, allant de la gestion des données aux considérations éthiques, en passant par la collaboration interfonctionnelle et les principes de conception centrés sur l'utilisateur.

Programme

• Introduction à la gestion de produit AI/ML
Aperçu des technologies AI et ML
Rôle d'un chef de produit dans les projets AI/ML
• Compréhension des technologies AI/ML
Bases de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle
Principaux algorithmes et leurs applications
Cycle de vie et processus de développement AI/ML
• Gestion et traitement des données
Collecte, nettoyage et prétraitement des données
Importance de la qualité des données et des biais de données
Considérations de confidentialité et de sécurité dans la gestion des données
• Définition de la stratégie produit AI/ML
Identification des problèmes et opportunités d'affaires
Définition des objectifs du produit et des mesures de succès
Étude de marché et analyse de la concurrence pour les produits AI/ML
• Conception centrée sur l'utilisateur dans AI/ML
Principes de conception centrés sur l'humain
Conception d'interfaces AI intuitives et accessibles
Gestion des retours utilisateurs et amélioration des produits
• Collaboration transversale
Travail avec les data scientists et ingénieurs
Collaboration avec les équipes juridiques, éthiques et de conformité
Combler les écarts entre les parties prenantes techniques et non techniques
• Considérations éthiques et légales
Compréhension de l'éthique et de l'équité en AI
Règlements juridiques affectant l'utilisation de l'AI et des données
Stratégies pour construire des produits AI éthiques
• Déploiement et surveillance des produits AI/ML
Mise à l'échelle efficace des solutions AI/ML
Surveillance continue et évaluation des performances
Gestion des mises à jour et des itérations des modèles AI/ML
• Défis dans la gestion de produit AI/ML
Équilibrage de l'innovation avec la gestion des risques
Surmonter les obstacles organisationnels et techniques
Apprentissage à partir d'études de cas et d'exemples industriels
• Tendances futures dans AI/ML
Technologies émergentes et opportunités
Préparation aux avancées des capacités AI/ML
Planification stratégique pour le succès à long terme
• Conclusion et révision du cours
Récapitulation des concepts clés et des apprentissages
Projet final ou évaluation
Ressources pour un apprentissage continu et une croissance dans la gestion de produit AI/ML

Sujets

Science des données