Duke University: специализация по AI product management

Специализация Университета Дьюка по AI product management на Coursera — трёхкурсовая программа под руководством Джона Райфшнейдера из Pratt School of Engineering. Более 60 000 участников и рейтинг 4,7/5 на основе более 1100 отзывов делают её одной из наиболее зарекомендовавших себя программ по AI PM на платформе.

Специализация предназначена для продакт-профессионалов, которые хотят понять машинное обучение достаточно глубоко, чтобы эффективно управлять им — без необходимости писать код или строить модели самостоятельно. Предварительный опыт программирования не требуется, содержание ориентировано на начинающих.

Учебный план

Программа состоит из трёх последовательных курсов, требующих около пяти часов в неделю в течение четырёх месяцев.

ML-основы для продакт-менеджеров (16 часов): введение в ML-алгоритмы, методы оценки моделей и практическое обучение с использованием доступных инструментов. Цель — концептуальное понимание, а не техническая реализация. По окончании PM должен уметь разграничивать типы ML-задач и оценивать, подходит ли данный подход для конкретной продуктовой ситуации.

Управление ML-проектами (18 часов): полный цикл процесса data science — проектирование ML-систем, подготовка данных, управление итеративной разработкой и мониторинг задеплоенных моделей в продакшене. Наиболее релевантный курс для PM, координирующих работу между инженерными и бизнес-командами в AI-проектах.

Человеческие факторы в AI (18 часов): этика, вопросы конфиденциальности и UX-проектирование для AI-продуктов. Изучение принципов создания AI-фич, которые пользователи могут понять и которым доверяют, а также навигация в организационных решениях, касающихся справедливости и ответственности.

Для кого

Продакт-менеджеры, работающие рядом с ML- или data science-командами и стремящиеся закрыть пробел в терминологии и понятийном аппарате с инженерами. Полезно также для PM, оценивающих целесообразность AI-решений для конкретных продуктовых задач, и для тех, кто объясняет AI-компромиссы нетехническим стейкхолдерам.

Что не охвачено

Специализация не рассматривает глубоко генеративный AI или большие языковые модели. Курс по ML-основам был разработан до того, как LLM стали центральными в продуктовой работе. PM, создающим продукты на базе LLM-инфраструктуры, следует рассматривать эту программу как фундамент и дополнять её более актуальными материалами по prompt engineering и retrieval-augmented-системам.

Запись требует подписки на Coursera; финансовая помощь доступна для соответствующих критериям.