cимулятор управления ml/ai проектами
ML/AI-проектами
- кому подойдет §
- процесс обучения §
- программа курса §
- коротко об авторах §
- отзывы студентов §
- тарифы и обучение §
- вопросы и ответы §
В симуляторе в роли менеджера проекта вы проработаете три кейса создания и внедрения решений на основе машинного обучения (ML)
Кому и как
будет полезен симулятор
- Вы получите навыки для позиции ML продакт- и проджект-менеджера
- Научитесь видеть возможности применения ML и воплощать их в жизнь
- Научитесь говорить на одном языке с ML-специалистами
- Получите навыки для превращения идеи в ML-систему, которая приносит пользу бизнесу
Зарплата ML продакт-менеджера на 20% выше зарплаты обычного продакт-менеджера.
- Вы научитесь видеть возможности применения машинного обучения в вашем бизнесе
- Получите навыки и знания для эффективной реализации ML-проектов в жизнь
- Научитесь различать ситуации, где ML может создать ценность, а где — нет
- Научитесь говорить на одном языке с ML-специалистами
- Вы поймете специфику работы ML-специалистов
- Научитесь эффективно взаимодействовать с ML-специалистами
- Структурируете знания про ML и сделаете их прикладными
- Сможете повысить ваш вклад в ML-проекты
Какую задачу
решает этот симулятор
Огромное количество компаний упускают очевидные возможности для применения ML-технологий и получения прибыли.
Другие же не могут превратить найденные возможности в работающие решения. 87% инициированных ML-проектов не доходят даже до внедрения.
- Неверно определяют возможности для применения ML
- Не знают, как строить работу над ML-проектом
- Не проверяют риски на старте и впустую тратят много ресурсов
- Представители бизнеса не говорят на языке ML-специалистов
- ML-команда работает изолированно от остальных команд
- Команда увлеклась техническими экспериментами и упустила из внимания цели бизнеса
В симуляторе вы на практике пройдете путь от идеи до внедрения трех ML-проектов.
Вы научитесь:
- Видеть возможности для использования ML в своих проектах
- Эффективно структурировать работу над ML-проектами
- Говорить на языке ML-специалистов
- Правильно выбирать приоритеты на каждом шаге проекта
автор курса, 15 лет опыта в ML
Для эффективного управления ML-проектами нужен релевантный опыт. Но как его получить, не поработав над ML-проектом?
Мы построили этот симулятор для того, чтобы разорвать этот замкнутый круг. Он не просто доносит знания, но и дает реальный опыт работы над типовыми ML-проектами, который вы сможете осмыслить и применить.
Этот симулятор — результат нашей многолетней работы над ML-решениями, упакованный в два месяца практических образовательных занятий.
Как устроено
обучение в симуляторе
Каждый из трех кейсов научит вас решать распространенную ML-задачу:
- Задача на основе компьютерного зрения (computer vision)
- Прогнозирование продаж
- Создание рекомендательной системы
Это даст вам фундамент знаний и навыков для работы над практически любым ML-проектом.
Симулятор построен вокруг истории, где главный герой — это вы.
Вы станете менеджером ML-команды в компании, услугами которой пользуетесь регулярно. Но из-за нового регулирования отрасли компания столкнется с большими сложностями. И только ваша команда может спасти бизнес.
Обучение в симуляторе отличается от других курсов. Здесь нет лекций или вебинаров. Вы сразу приступаете к работе над проектами в рамках обучения на нашей онлайн-платформе, в процессе получая теорию и дополнительные материалы.
Если у вас возникнут вопросы, то вы всегда можете задать их онлайн. Авторы курса придут вам на помощь и помогут во всем разобраться.
Такой способ обучения дает максимум пользы на вложенное время. К тому же так гораздо интереснее. Опыт тысяч выпускников наших симуляторов подтверждает это.
Вы проходите симулятор на онлайн-платформе в темпе, который вам подходит. В среднем обучение занимает около двух месяцев.
Программа обучения
Ключевые темы
- Разбор основных понятий, принципов и задач машинного обучения
- Как машинное обучение создает ценность для бизнеса
Работа над кейсами
- Создание первых версий ML-моделей для каждого из кейсов
Ключевые темы
- Качество ML-модели: что это такое, как и зачем его оценивать
- Бизнес-метрики: что это такое, как они связаны с метриками качества модели
- Как оценивать влияние модели на бизнес-метрики
Работа над кейсами
- Выбор метрик качества и бизнес-метрик для каждого из кейсов
Ключевые темы
- Как искать возможные способы решения ML-задач
- Как приоритизировать работу команды
Работа над кейсами
- Выбор конкретных подходов к решению в рамках кейсов
Ключевые темы
- Инструменты диагностики причин плохого качества модели
- Основные рычаги для повышения качества модели
- Построение датасетов, репрезентативность, сложность моделей, выбор метода обучения
Работа над кейсами
- Диагностики проблем с качеством модели для каждого из кейсов
- Поиск рычагов повышения качества моделей
Ключевые темы
- Важность анализа проблемы для постановки задачи ML-проекта
- Проработка рисков проекта: продуктовых, технических и экономических
- Дизайн и реализация MVP, пилотного запуска
- Оценка влияния ML-проекта на бизнес на ранней стадии внедрения
Работа над кейсами
- Глубокое изучение проблем, решаемых в рамках кейсов
- Проработка рисков проектов
Ключевые темы
- Принципы достижения успеха в ML-проектах
- Зоны ответственности менеджера ML-проекта
- Обзор подходов для ML в продакшене
Чем симулятор отличается
от других программ про ML и AI
Многие курсы про ML фокусируются на алгоритмах и математике, которая стоит за технологией машинного обучения.
При этом на текущем этапе развития ML-индустрии алгоритмы и модели стали общедоступными. Ключевая же ценность лежит в способности адаптировать и применить существующие технологии для вашей прикладной задачи.
Именно этому навыку и посвящен симулятор.
Вы изучите, как устроен процесс создания и внедрения ML-решения, научитесь видеть типичные ошибки и проблемы проектов с машинным обучением, находить эффективные решения.
Вопросы и ответы
Сразу после покупки. Вы занимаетесь онлайн в индивидуальном режиме.
Вы учитесь в своем ритме и проходите симулятор самостоятельно при обучении по обычному тарифу.
При выборе тарифа с ментором вы движетесь в заданном темпе вместе с группой. Вы проходите симулятор самостоятельно, но участвуете в обсуждениях материала вместе с другими студентами.
Вы движетесь вперед по сценарию, решая задания, принимая решения, работая с данными, общаясь с персонажами, изучая теорию. В процессе вы можете задавать вопросы и общаться с другими студентами. Пример процесса обучения можно посмотреть выше.
Большинство заданий тестовые — их проверка происходит автоматически. К другим заданиям даются правильные ответы, а свой вы оцениваете сами. В зависимости от ответов вы получаете релевантную обратную связь и теорию.
Да. В вы сможете задавать вопросы в сообществе GoPractice, где студенты или представители курса помогут вам ответами.
Если заниматься по часу в день, то примерно 2 месяца.
В симуляторе GoPractice вы в безопасной среде сталкиваетесь с реальными проблемами, работаете с реальными данными, нарабатываете реальные навыки и опыт. Большинство же курсов построены на основе лекций и домашней работы, которую зачастую не делают. Они могут быть интересными, но не помогут в приобретении навыков.
Нет.
Нет.
Нет.
Нет.
Нет, вы можете проходить курс независимо от наличия активностей по ML в вашей компании, но зато вы сможете увидеть возможности для внедрения ML и инициировать эти проекты, сформировать команду.
Нет, курс нацелен на развитие навыков управления проектами с машинным обучением, а не на развитие инженерных навыков в ML. Если вы не ML-специалист или Data Scientist, то для запуска реальных проектов вам будет нужна команда.
Остались вопросы?
Напишите нам на contacts@gopractice.ru или через плагин мессенджера, расположенный справа, и мы ответим.