MASCHINELLES LERNEN

In der schnell wachsenden Welt von heute dominiert die Technologie mehr als je zuvor. Da immer mehr Produkte digitalisiert werden, steigt auch die Menge an data, die erzeugt und gesammelt wird, Hand in Hand mit den Beschäftigungsmöglichkeiten, die mit data einhergehen.

Eine Rolle, die auf dem heutigen Markt weltweit auf dem Vormarsch ist - Data (und möglicherweise KI, aber nicht immer) Produktmanager, d.h. eine Fachkraft mit Data Wissenschaft & Analytik und Produktmanagement-Erfahrung.

Mit dem zunehmenden Zugang zu data haben Produktmanager nun die Möglichkeit, data zu ihrem Vorteil zu nutzen, indem sie nicht nur bestehende Produkte verbessern, sondern völlig neue Produkte entwickeln.

Ziele

Verschaffen Sie sich einen umfassenden Überblick über die meisten Konzepte und Methoden im Zusammenhang mit data & AI Produktmanagement

Gehen Sie mit der Fähigkeit nach Hause

Dieser Kurs bietet einen vollständigen Überblick für einen Produktmanager im Bereich der data-Analyse, data-Wissenschaft und KI.

Der Kurs ist anfängerfreundlich aufgebaut. Selbst wenn Sie neu in der data-Wissenschaft und KI sind oder noch keine Erfahrung im Produktmanagement haben, werden wir Sie in den ersten Kapiteln auf den neuesten Stand bringen. Wir beginnen mit einer Einführung in das Produktmanagement für KI und data. Sie werden lernen, was die Rolle eines Produktmanagers ist und was der Unterschied zwischen einem Produkt- und einem Projektmanager ist.

Wir fahren fort mit der Einführung einiger wichtiger technologischer Konzepte für KI und data. Sie werden lernen, wie man zwischen data-Analyse und data-Wissenschaft unterscheidet, was der Unterschied zwischen einem Algorithmus und einer KI ist, was als maschinelles Lernen und was als Deep Learning gilt und welches die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens sind (überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen). Diese ersten beiden Module des Kurses werden Ihnen in kürzester Zeit die Grundlagen des Fachgebiets vermitteln und Sie werden einen guten Überblick über die KI und die data-Wissenschaft von heute haben.

Dann, in Modul 3, sprechen wir über die Geschäftsstrategie für KI und Data. Wir werden besprechen, wann ein Unternehmen KI einsetzen sollte, wie man eine SWOT-Analyse durchführt und wie man eine Hypothese aufstellt und testet. In diesem Teil des Kurses erhalten Sie Ihre erste Aufgabe - die Erstellung eines Geschäftsvorschlags.

Modul 4 konzentriert sich auf Benutzererfahrung für KI & Data. Wir sprechen über das Kernproblem, Methoden der Benutzerforschung, die Entwicklung von Benutzer-Personas und die Vorgehensweise bei der Erstellung von KI-Prototypen. In Modul 5 sprechen wir über die Verwaltung von data. Sie werden lernen, wie Sie data für Ihre Projekte beschaffen und wie dieses data verwaltet werden muss. Sie werden auch eine Vorstellung davon bekommen, welche Art von data Sie benötigen, wenn Sie mit verschiedenen Arten des maschinellen Lernens arbeiten.

In den Modulen 6, 7, 8 und 9 werden wir den gesamten Lebenszyklus eines KI- oder data-Wissenschaftsprojekts in einem Unternehmen untersuchen. Von der Produktentwicklung über die Konstruktion des Modells und die Bewertung seiner Leistung bis hin zu seinem Einsatz können Sie sich ein ganzheitliches Bild davon machen, wie dieser Prozess in der Praxis abläuft.

Die Module 10, 11 und 12 sind ebenfalls sehr wichtig. Sie werden lernen, wie man data Wissenschafts- und KI-Teams leitet und wie man die Kommunikation zwischen den Teammitgliedern verbessert. Schließlich werden wir einige notwendige Anmerkungen zu Ethik, Datenschutz und Voreingenommenheit machen.

Schulungsunterlagen

• Dokumente zur Unterstützung der Ausbildung,
• Methodik für Geschäftsvorschläge

Bewertung

Die Bewertung der Vorkenntnisse erfolgt während des gesamten Kurses durch Workshops und Übungen. Eine Vor-Ort-Bewertung der Zufriedenheit der Teilnehmer wird systematisch am Ende der Sitzung durchgeführt und den Teilnehmern wird ein Schulungszertifikat ausgestellt, in dem die Schulungsziele, die Art, das Programm und die Dauer der Schulungsmaßnahme sowie die Formalisierung aufgeführt sind. Leistungen

Voraussetzungen

Keine besonderen Kenntnisse erforderlich, idealerweise Erfahrung im Projektmanagement

Öffentlich

• Produktverantwortliche, Manager, die ihre Fähigkeiten verbessern möchten
• Jeder, der mit data Produktmanagement beginnen möchte

Benötigtes Material

Neuerer Laptop (<5 Jahre) mit Administrationsrechten