Maven: LLM для руководителей и senior PM

Эта программа на Maven создана для senior PM, топ-менеджеров и основателей, которым нужно рабочее понимание больших языковых моделей — не для того чтобы стать инженерами, а чтобы управлять командами, создающими AI-продукты, и оценивать, куда вкладывать ресурсы.

Преподаватели — Хамза Фарук и Мустафа Кападиа, оба выходцы из Google. У Фарука более 15 лет опыта руководства ML-командами, он преподаёт в Stanford и UCLA. Кападиа имеет более 20 лет опыта в продуктовых инновациях и сейчас строит LLM-стартап. Сочетание академической и предпринимательской перспективы делает курс практичным — в отличие от чисто концептуальных программ по AI-грамотности.

Что охватывает курс

Программа затрагивает четыре области: определение точек интеграции AI в существующий продукт или бизнес; валидация концепций через пользовательские исследования до начала разработки; создание MVP с AI-компонентами; выстраивание внутреннего кейса для инвестиций в GenAI перед техническими и нетехническими стейкхолдерами.

Целевая аудитория намеренно узкая. Курс рассчитан на тех, кто уже умеет вести продукт и хочет дополнить это AI-грамотностью. Он явно ориентирован на три группы: топ-менеджеров, разрабатывающих организационную AI-стратегию; senior PM, интегрирующих LLM в будущие продукты; и основателей, запускающих AI-нативные стартапы. Начинающие и junior PM не входят в целевую аудиторию.

Формат

Следующая когорта проходит за пять субботних сессий в течение четырёх недель с затратами времени от 4 до 6 часов в неделю. Сессии проходят вживую. Стоимость — $800.

Что курс не охватывает

Это не техническая программа. Участники не будут учиться файн-тюнингу моделей, написанию промптов на системном уровне или созданию LLM-пайплайнов с нуля. Акцент — на продуктовом мышлении применительно к AI: как формировать scope, валидировать и питчить AI-фичи, а не как их реализовывать. Командам, которым нужен практический инженерный опыт, потребуется другой курс.

Стоит рассмотреть, если

Вы руководите продуктовым направлением и испытываете давление в части определения AI-роадмапа, но не имеете словаря для оценки конкурирующих технических подходов внутри компании. Курс формирует достаточную концептуальную базу, чтобы задавать более точные вопросы инженерным командам и принимать более уверенные решения по приоритетам.