بوتکمپ 3 روزه مدیریت محصول هوش مصنوعی
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- فرصتهای پربازده هوش مصنوعی را با تحلیل مسائل کسبوکار، گردشکارهای کاربران و موارد استفاده بالقوه برای خودکارسازی یا تقویت شناسایی و ارزیابی کنید.
- چالشهای کسبوکار را به راهحلهای هوش مصنوعی تبدیل کنید؛ با چارچوببندی مسائل به عنوان تسکهای یادگیری ماشین مانند طبقهبندی، پیشبینی یا کاربردهای generative AI
- معماری کامل محصولات هوش مصنوعی را طراحی کنید؛ از جمله منابع داده، مدلها، APIs و رابطهای کاربری مورد نیاز برای ساخت سیستمهای مقیاسپذیر مجهز به هوش مصنوعی
- تجربههای کاربری مؤثر برای هوش مصنوعی (AI UX) ایجاد کنید که شامل توضیحپذیری، نشانگرهای اطمینان و گردشکارهای تصمیمگیری انسان در حلقه باشد.
- موفقیت محصول هوش مصنوعی را با استفاده از متریکهای مدل، شاخصهای عملکرد محصول و متریکهای اثرگذاری کسبوکار تعریف و اندازهگیری کنید.
- یک برنامه محصول هوش مصنوعی آماده ارائه در پورتفولیو توسعه دهید؛ شامل مفهوم محصول، معماری، چارچوب ارزیابی، نقشه راه و استراتژی کاهش ریسک
پیشنیازهای دوره
- درک پایهای از مفاهیم کسبوکار یا محصول (مفید است، اما الزامی نیست).
- علاقه به هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و فناوریهای نوظهور - هیچ تجربه قبلی در هوش مصنوعی لازم نیست.
- آشنایی با محصولات دیجیتال یا ابزارهای نرمافزاری مانند وب اپلیکیشنها، پلتفرمهای SaaS یا اپلیکیشنهای موبایل
- یک رایانه با دسترسی به اینترنت برای شرکت در تمرینها و بررسی ابزارهای هوش مصنوعی
- آمادگی برای تفکر استراتژیک و حل مسائل واقعی کسبوکار با استفاده از هوش مصنوعی
- نیازی به تجربه کدنویسی نیست، هرچند آشنایی فنی میتواند برای درک معماریهای هوش مصنوعی مفید باشد.
توضیحات دوره
این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.
هوش مصنوعی در حال دگرگون کردن همهی صنایع است، اما بسیاری از سازمانها با یک چالش اساسی روبهرو هستند: تبدیل فناوری هوش مصنوعی به محصولات هوش مصنوعی واقعی که ارزش کسبوکار قابلاندازهگیری ایجاد کنند. تیمها اغلب مدلهای چشمگیری میسازند، اما در ساخت محصولاتی که کاربران به آنها اعتماد کنند، بپذیرند و در گردشکارهای واقعی به آنها تکیه کنند، موفق نمیشوند. این بوتکمپ مدیریت محصول هوش مصنوعی برای پر کردن همین شکاف طراحی شده است.
این برنامه فشردهی 3 روزه مدیریت محصول هوش مصنوعی به متخصصان میآموزد چگونه از شناسایی فرصتهای هوش مصنوعی به طراحی محصول و در نهایت به عرضه و مقیاسپذیر کردن محصولات مجهز به هوش مصنوعی برسند. به جای تمرکز صرف بر تئوری یادگیری ماشین، این دوره بر تفکر محصول در هوش مصنوعی، استراتژی کسبوکار و پیادهسازی واقعی تأکید دارد.
شرکتکنندگان یاد میگیرند که مدیران محصول هوش مصنوعی موفق چگونه مسائل درست را برای حل کردن شناسایی میکنند، چالشهای کسبوکار را به تسکهای یادگیری ماشین تبدیل میکنند و محصولاتی طراحی میکنند که قابلیتهای هوش مصنوعی را در گردشکارهای کاربران یکپارچه میکنند. این برنامه همچنین تفاوتهای کلیدی میان محصولات نرمافزاری سنتی و سیستمهای هوش مصنوعی محور از جمله خروجیهای احتمالاتی، عدم قطعیت مدل و نیاز به سیستمهای تصمیمگیری انسان در حلقه را بررسی میکند.
در طول این بوتکمپ، دانشجویان درک عمیقی از چرخه عمر محصول هوش مصنوعی از کشف فرصت و طراحی محصول تا استقرار، حاکمیت و مقیاسپذیری به دست میآورند. آنها استک کاربرد هوش مصنوعی را بررسی میکنند، از جمله پایپلاینهای داده، مدلهای بنیادین، پلتفرمهای هوش مصنوعی و رابطهای محصول و یاد میگیرند چگونه هنگام یکپارچهسازی قابلیتهای هوش مصنوعی در محصولات، تصمیمهای استراتژیک ساختن در برابر خریدن بگیرند.
این دوره تأکید ویژهای بر شناسایی فرصتهای پربازده هوش مصنوعی دارد. شرکتکنندگان چارچوبهای ساختاریافتهای برای ارزیابی خودکارسازی در برابر تقویت، سنجش امکانپذیری در برابر ارزش کسبوکار و اولویتبندی موارد استفاده هوش مصنوعی که میتوانند بازگشت سرمایه معناداری ایجاد کنند، یاد میگیرند. این چارچوبها به رهبران محصول کمک میکنند از دام های رایج ساخت راهحلهای هوش مصنوعی فقط به این دلیل که فناوری آن موجود است، نه به این دلیل که مسئلهای ارزشمند را حل میکند، دور بمانند.
طراحی تجربههای کاربری مؤثر برای هوش مصنوعی (AI UX) نیز یکی دیگر از محورهای مهم این برنامه است. محصولات هوش مصنوعی باید عدمقطعیت را منتقل کنند، شفافیت ارائه دهند و امکان نظارت انسانی را فراهم کنند. دانشجویان یاد میگیرند چگونه رابطهایی طراحی کنند که شامل نشانگرهای اطمینان، ویژگیهای توضیحپذیری و سیگنالهای اعتماد باشند تا کاربران بتوانند سیستمهای هوش مصنوعی را بهتر درک کنند و به طور مؤثر با آنها تعامل داشته باشند.
بخش مهمی از بوتکمپ به یادگیری نحوه تعریف متریکهای ارزیابی مناسب برای محصولات هوش مصنوعی اختصاص دارد. شرکتکنندگان تفاوت میان متریکهای عملکرد مدل (مانند دقت، صحت و فراخوانی)، متریکای موفقیت محصول و متریکهای اثرگذاری کسبوکار را بررسی میکنند. آنها همچنین یاد میگیرند چگونه ارزیابیهای آفلاین طراحی کنند، تستهای آنلاین اجرا کرده و عملکرد واقعی محصول را در دنیای واقعی دنبال کنند.
فراتر از طراحی و تست، این دوره به واقعیتهای عملی عرضه و مقیاسبندی محصولات هوش مصنوعی میپردازد. شرکتکنندگان با نقشههای راه محصول هوش مصنوعی، چرخههای تست، پایپلاینهای استقرار و همکاری میان مدیران محصول، دانشمندان داده و مهندسان ML آشنا میشوند. این دوره همچنین موضوعات مهمی مانند حاکمیت هوش مصنوعی، کاهش سوگیری، هوش مصنوعی مسئولانه و مدیریت ریسک را پوشش میدهد.
در پایان بوتکمپ، هر شرکتکننده یک برنامه کامل محصول هوش مصنوعی میسازد که شامل یک مفهوم محصول روشن، معماری سیستم هوش مصنوعی، طراحی UX، چارچوب ارزیابی، نقشه راه محصول و استراتژی کاهش ریسک است. این خروجی جامع به یک مطالعه موردی محصول هوش مصنوعی آماده برای پورتفولیو تبدیل میشود که توانایی طراحی و هدایت ابتکارات واقعی هوش مصنوعی را نشان میدهد.
این برنامه برای مدیران محصول، بنیانگذاران استارتاپ، مشاوران هوش مصنوعی، رهبران کسبوکار و مهندسانی که به نقشهای محصولی منتقل میشوند ایدهآل است؛ افرادی که میخواهند یاد بگیرند چگونه در چشمانداز فناوری بهسرعت در حال تحول امروز، محصولات مجهز به هوش مصنوعی را با موفقیت طراحی، عرضه و مقیاسپذیر کنند.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- مدیران محصول که میخواهند یاد بگیرند چگونه محصولات مجهز هوش مصنوعی را طراحی، ارزیابی و عرضه کنند.
- بنیانگذاران استارتاپ و کارآفرینانی که به دنبال شناسایی فرصتهای هوش مصنوعی و ساخت محصولات یا کسبوکارهای هوش مصنوعی محور هستند.
- رهبران و مدیران کسبوکار که میخواهند درک کنند هوش مصنوعی چگونه میتواند ارزش استراتژیک و مزیت رقابتی ایجاد کند.
- مشاوران هوش مصنوعی و رهبران نوآوری که به سازمانها در پذیرش و پیادهسازی راهحلهای هوش مصنوعی کمک میکنند.
- مهندسان و متخصصان فنی که میخواهند به نقشهای مدیریت محصول هوش مصنوعی منتقل شوند.
- متخصصانی که مسیرهای شغلی در حوزه هوش مصنوعی را بررسی میکنند و به درکی عملی از اینکه محصولات هوش مصنوعی چگونه ایدهپردازی، طراحی و عرضه میشوند نیاز دارند.
بوتکمپ 3 روزه مدیریت محصول هوش مصنوعی
-
نرمافزار سنتی در برابر محصولات هوش مصنوعی 06:14
-
سیستمهای احتمالاتی 07:24
-
محدودیتها و عدم قطعیت مدل 06:33
-
سیستمهای انسان در حلقه 06:47
-
استک کاربرد هوش مصنوعی 07:04
-
مدلهای بنیادین 06:37
-
پلتفرمهای هوش مصنوعی 07:14
-
تصمیمهای ساختن در برابر خریدن 07:05
-
خودکارسازی در برابر تقویت 07:33
-
چارچوب فرصت هوش مصنوعی 07:08
-
ارزیابی ارزش کسبوکار 07:03
-
شناسایی موارد استفاده پربازده 07:13
-
تبدیل مسائل به تسکهای هوش مصنوعی 06:28
-
طبقهبندی در برابر پیشبینی در برابر تولید 06:27
-
ملاحظات دسترسی به داده 06:43
-
امکانپذیری در برابر ارزش 07:03
-
تحقیقات کاربر برای محصولات هوش مصنوعی 06:59
-
درک گردشکارها 06:47
-
چارچوبهای ایدهپردازی محصول هوش مصنوعی 06:55
-
اولویتبندی فرصتها 06:45
-
لایه داده 06:41
-
لایه مدل 06:18
-
لایه اپلیکیشن 06:24
-
رابط کاربری 06:25
-
طراحی برای عدم قطعیت 06:35
-
نشانگرهای اطمینان 06:07
-
توضیحپذیری 06:34
-
دخالت انسانی برای اصلاح تصمیم 06:35
-
جمعآوری داده 06:22
-
برچسبگذاری 06:09
-
داده مصنوعی 06:53
-
ملاحظات حریم خصوصی 06:42
-
متریکهای مدل 06:31
-
متریکهای محصول 06:16
-
متریکهای کسبوکار 06:37
-
ارزیابی آفلاین در برابر آنلاین 05:59
-
نمونهسازی اولیه سریع 06:21
-
ابزارهای هوش مصنوعی بدون کدنویسی 06:22
-
توسعهی MVP هوش مصنوعی 05:52
-
چرخه عمر محصول هوش مصنوعی 06:12
-
چرخههای تست 06:26
-
استراتژیهای تکرار 06:11
-
همکاری با مهندسان ML 06:14
-
چرخه عمر آموزش مدل 06:25
-
پایپلاینهای استقرار 05:51
-
سوگیری 06:05
-
عدالت 06:38
-
شفافیت 06:09
-
مدیریت ریسک 06:29
-
هزینههای محاسباتی 06:12
-
هزینههای استنتاج 05:58
-
قیمتگذاری محصولات هوش مصنوعی 05:54
-
استراتژیهای ورود به بازار 05:57
-
موقعیتیابی محصول هوش مصنوعی 06:13
-
استراتژیهای پذیرش کاربر 05:50
مشخصات آموزش
بوتکمپ 3 روزه مدیریت محصول هوش مصنوعی
- تاریخ به روز رسانی: 1405/04/02
- سطح دوره:Alls
- تعداد درس:55
- مدت زمان :06:27:11
- حجم :2.97GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy