مبانی محصول هوش مصنوعی: استراتژی های برنامه ریزی برای دانشمندان داده

مدرس Matthew Blasa

انتشار 2025/02/14

مدت زمان 1h 44m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی ندارد

آموزش AI Product Foundations: Planning Strategies for Data Scientists

ظهور هوش مصنوعی مولد، مدیریت محصول را از یک شایستگی خاص به یک رشته ضروری برای دانشمندان داده ارتقا داده است. کسانی که می توانند از تخصص فنی با اجرای استراتژیک بهره ببرند، آینده صنایع مبتنی بر هوش مصنوعی را شکل خواهند داد. در این دوره، متیو بلاسا اصول برنامه‌ریزی محصول هوش مصنوعی را تقلید می‌کند، چارچوب‌های ساختاریافته و استراتژی‌های عمل‌گرایانه را برای کسانی که در تلاقی علم داده، مدیریت محصول و رهبری فعالیت می‌کنند، ارائه می‌کند.یاد بگیرید که محصولات هوش مصنوعی را با دقت تعریف کنید، یک چارچوب ذهنی برای اجرا بسازید، و مسیر شغلی خود را با وضوح ارزیابی کنید. این دوره همچنین پیچیدگی‌های حاکمیت داده، کیفیت، و تحویل پروژه را بررسی می‌کند - عناصری که تعیین می‌کنند آیا ابتکارات هوش مصنوعی تحت تأثیر وزن خود موفق می‌شوند یا از بین می‌روند. در پایان این دوره، شما به مهارت‌های ارتباطی مورد نیاز برای فرمان دادن به اتاق، تبدیل داده‌ها به بینش استراتژیک و همسو کردن ابتکارات هوش مصنوعی با الزامات تجاری مجهز خواهید شد.

AI for Data Scientists استراتژی هوش مصنوعی Artificial Intelligence (AI) Data Science Product Strategy

Introduction

AI Product: the hidden opportunity ()

1. Why AI Products Matter

Why do data scientists need an AI product? ()

Essential skills for AI product development ()

Key players in AI product creation ()

Taking an AI product mindset ()

2. Defining the AI Product Landscape

Understanding the product market ()

Components of AI products ()

The AI product lifecycle ()

Exploring types of AI products ()

3. Identifying AI Opportunities

Opportunity discovery ()

Defining the value of an AI product ()

Start with users ()

Building support ()

4. Technical Foundations: Data and Algorithms

Data is the foundation ()

Data maturity ()

Data curation ()

Organizing AI requirements ()

AI models for product success ()

5. Platforms and User Experience

The role of platforms in AI products ()

Solving the last mile problem ()

User journeys ()

Human in the loop ()

6. Maximizing Value: AI Productization

Defining an MVP ()

Product vs. novelty: Creating valuable AI solutions ()

Personas ()

Experimentation ()

Monetization and pricing strategies ()

Finding and measuring ROI ()

Strategies for going to market ()

7. Sustaining AI Product Success

Why data strategy is core to AI strategy ()

Updating AI models for continued success ()

Optimizing development workflows ()

Evaluating and tracking AI product performance ()

Conclusion

Continuing your AI product learning journey ()

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.