APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

En el mundo actual, en rápida expansión, la tecnología domina más que nunca. A medida que más y más productos se convierten en digitales, la cantidad de data generada y recopilada aumenta, de la mano de las oportunidades laborales periféricas a la data.

Una función que está en auge en el mercado actual de todo el mundo: los gestores de productos Data (y posiblemente de IA, pero no siempre), es decir, un profesional con experiencia Data en ciencia y análisis y en gestión de productos.

Con el creciente acceso al data, los jefes de producto tienen ahora la oportunidad de utilizarlo en beneficio propio, no sólo mejorando los productos existentes, sino creando productos completamente nuevos.

Objetivos

Obtenga una amplia visión general de la mayoría de los conceptos y metodologías asociados a la gestión de productos data e IA

Márchese con la capacidad de

Este curso proporciona una visión completa para un gestor de productos en el campo del análisis data, la ciencia data y la IA.

El curso está estructurado de forma que resulte sencillo para los principiantes. Incluso si es nuevo en la ciencia data y la IA o si no tiene experiencia previa en gestión de productos, le pondremos al día en los primeros capítulos. Comenzaremos con una introducción a la gestión de productos para la IA y data. Aprenderá cuál es el papel de un gestor de productos y cuál es la diferencia entre un gestor de productos y un gestor de proyectos.

Continuaremos introduciendo algunos conceptos tecnológicos clave para la IA y la data. Aprenderá a distinguir entre análisis data y ciencia data, cuál es la diferencia entre un algoritmo y una IA, qué cuenta como aprendizaje automático y qué como aprendizaje profundo, y cuáles son los distintos tipos de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado y aprendizaje por refuerzo). Estos dos primeros módulos del curso le proporcionarán los fundamentos del campo en muy poco tiempo y tendrá una gran visión general de la IA y la ciencia data en la actualidad.

Después, en el módulo 3, empezaremos a hablar de Estrategia empresarial para la IA y Data. Discutiremos cuándo una empresa necesita utilizar la IA, así como la forma de realizar un análisis DAFO, y cómo construir y probar una hipótesis. En esta parte del curso, recibirá su primera tarea: crear una propuesta de negocio.

El módulo 4 se centra en la experiencia del usuario para la IA y el Data. Hablaremos sobre la obtención del problema central, los métodos de investigación de usuarios, cómo desarrollar personas usuarias y cómo abordar la creación de prototipos de IA. En el módulo 5 hablaremos de la gestión de data. Aprenderá cómo obtener data para sus proyectos y cómo hay que gestionar este data. También adquirirá una idea sobre el tipo de data que necesita cuando trabaja con distintos tipos de aprendizaje automático.

En los módulos 6, 7, 8 y 9 examinaremos el ciclo de vida completo de un proyecto científico de IA o data en una empresa. Desde el desarrollo del producto hasta la construcción del modelo, pasando por la evaluación de su rendimiento y su despliegue, podrá hacerse una idea holística del funcionamiento de este proceso en la práctica.

Los módulos 10, 11 y 12 también son muy importantes. Aprenderá a gestionar equipos científicos y de IA data y a mejorar la comunicación entre los miembros del equipo. Por último, haremos algunas observaciones necesarias sobre ética, privacidad y parcialidad.

Materiales de formación

• Documentos de apoyo a la formación,
• Metodología de la propuesta empresarial

Evaluación

La evaluación del aprendizaje previo se realiza a lo largo de la sesión mediante talleres y prácticas. Al final de la sesión se lleva a cabo sistemáticamente una evaluación in situ de la satisfacción de los alumnos y se expide un certificado de formación a los participantes en el que se mencionan los objetivos de la formación, la naturaleza, el programa y la duración de la acción formativa, así como la formalización. logros.

Requisitos previos

No se requieren habilidades particulares, idealmente experiencia previa en gestión de proyectos

Público

• Propietarios de productos, gestores que deseen perfeccionar sus habilidades
• Cualquiera que desee iniciarse en la gestión de productos data

Material necesario

Ordenador portátil reciente (<5 años) con derechos de administración