Комплексное руководство по созданию, управлению и развитию AI/ML-продуктов Для кого этот курс? Продакт-менеджеров, желающих получить или углубить знания в области AI/ML для управления AI-продуктами и понять технические аспекты Руководителей и менеджеров по развитию (Product Owners, CPO, CTO), которые хотят получить знания по интеграции AI‑технологий в бизнес-процессы Технических специалистов (Data Scientists, ML-инженеров, архитекторов), стремящихся расширить знания о бизнес-аспектах и управлении жизненным циклом AI‑продуктов Необходимые знания Общее представление о том, что такое машинное обучение и нейронные сети Понимание концепций продуктового менеджмента и жизненного цикла продукта Что даст вам этот курс? Знание особенностей жизненного цикла AI‑продукта от идеи до поддержки Понимание архитектурных решений и инфраструктуры для AI‑решений Умение разрабатывать product‑спецификации для AI‑фич Способность разрабатывать стратегии внедрения AI‑технологий Освоение методов оценки бизнес-ценности и рисков Навыки работы с метриками качества, A/B-тестированием и оценкой offline Оценка ROI и бизнес-метрик для принятия решений Программа Продуктовые и бизнес-основы управления ИИ-продуктом В этом модуле вы разберёте, где и как ИИ даёт измеримую бизнес-ценность: карта процессов и юзкейсов в B2C/B2B. Вы научитесь формулировать цель AI-инициативы, определять объём работ и проверять реализуемость PoC/MVP. Зафиксируете критерии успеха и ключевые метрики. Рассмотрите основные риски (правовые, этические, продуктовые) и правила их контроля. Итог: приоритизированная гипотеза с понятным «зачем» и «как померить». Тема 1: Вводный урок. Польза от ИИ // ДЗ Тема 2: Определение объёма работ и оценка реализуемости Тема 3: Риски и комплаенс Технические основы для PM В этом модуле вы получите PM-доступное понимание «что под капотом» продукта: жизненный цикл ML, LLM/embeddings/RAG/fine-tuning и типовые архитектурные паттерны. Вы разберёте инфраструктуру и MLOps на уровне блок-схем: окружение, CI/CD-модели, мониторинг и стоимость. Научитесь выбирать стек под задачу и говорить с разработкой на одном языке, не погружаясь в программирование. Итог: черновик архитектуры и список требований к данным/сервисам. Тема 1: Жизненный цикл ML без кода Тема 2: Стек генеративного ИИ Тема 3: Архитектурные паттерны // ДЗ Тема 4: Инфраструктура и MLOps Тема 5: Метрики качества. A/B-тесты. Офлайн-оценка // ДЗ Производство. Запуск. Рост В этом модуле вы переведёте идею в прод: оформите product-spec для AI-фичи, распределите роли, спроектируете UX для GenAI (включая fallback-сценарии). Вы подготовите данных, фокусируясь на их безопасности и приватности, чек-лист запуска (go-live), мониторинг и план отката. После релиза настроите model-ops: наблюдение за дрейфом, переобучение, A/B-эксперименты и связь метрик модели с бизнес-KPI и ROI. А также изучите российские кейсы внедрений и типичные подводные камни. Итог: готовый план вывода и масштабирования AI-функции. Тема 1: Продуктовая спецификация для ИИ-функции // ДЗ Тема 2: Работа с командой Тема 3: UX для генеративного ИИ Тема 4: Инжиниринг безопасности и приватности // ДЗ Тема 5: Чек-лист запуска (Go-Live) // ДЗ Тема 6: Поддержка после запуска / управление моделями (Model Ops) Тема 7: Бизнес-метрики и обзор ROI Тема 8: Кейсы российского рынка Капстоун-спринт Модуль посвящён практической подготовке индивидуальной AI‑инициативы к запуску. Вы проведёте бизнес‑ и системный анализ: формализуете цели, ограничения и требования (BRD/SRS), построите карты AS‑IS/TO‑BE и матрицу трассируемости. Далее вы спроектируете быстрый PoC как инструмент доказательства ценности: зададите baseline, метрики качества и бизнес‑эффекта, критерии go/kill, сроки 7–14 дней и бюджет. Итог: комплект артефактов, достаточный для согласования пилота с C‑suite или инвестором. Тема 1: ИИ как инструмент бизнес‑ и системного анализа Тема 2: Быстрый PoC, как новая норма ИИ для личной эффективности Данный модуль - это практикум про личную эффективность: библиотека промптов, приёмы Code Interpreter, Text-to-SQL и другие готовые сценарии без кода. Вы разберёте командные шаблоны (Jira-AI, Mixpanel Spark, Craftful и др.) и то, как быстро внедрить их в процесс. Итог: набор «рецептов» для экономии времени вам и команде. Тема 1: Автоматизация работы PM: библиотека промптов, Code Interpreter, Text-to-SQL Тема 2: Командные шаблоны: автоборды Jira, запросы Mixpanel Spark, инсайты Craftful Проектная работа Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Проект – это самая интересная часть обучения. Вы будете разрабатывать его на основе полученных на курсе навыков и компетенций. В процессе работы над проектом можно получить консультацию преподавателей. Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // Проектная работа Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям Тема 3: Защита проектных работ Тема 4: Подведение итогов курса Преподаватели Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания Дмитрий Шоржин, Сергей Ветров, Игорь Зуриев, Андрей Иванов,
