Скачать Переход от менеджера по продукту к менеджеру по продукту в сфере ИИ [Udemy] [Рамин Худе]

[Джокер]

Складчина: Переход от менеджера по продукту к менеджеру по продукту в сфере ИИ [Udemy] [Рамин Худе]
Transition from Product Manager to AI Product Manager by Ramin Hoodeh
Язык английский + бонусом субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ)




Освойте навыки управления продуктами в сфере искусственного интеллекта нового поколения и получите работу!

Чему вы научитесь:

Создайте пятиуровневую структуру продуктов ИИ: LLM, оперативное проектирование, RAG, агенты, MCP, оценки и ограничения — единая надежная система построения карьеры.
Создайте собственную операционную систему для ИИ-продуктов, используя ChatGPT, Claude или Gemini, — с учетом контекста вашей компании и подключением к реальным инструментам.
Новая система ценностей, образ мышления и навыки в области управления продуктами на основе ИИ.
С помощью агентных рабочих процессов и цикла разработки продукта на основе ИИ вы можете за один раз превратить пустой шаблон в интерактивный прототип ИИ.
Разрабатывайте и запускайте профессиональные оценочные пакеты LLM — функциональные оценки, оценки безопасности и регрессионные тесты — на реальных функциях ИИ.
Внедрите механизмы защиты от сбоев в работе ИИ, панели мониторинга, системы контроля затрат и стратегии резервного копирования для продуктов ИИ производственного уровня.
Освойте навыки прохождения собеседования на должность менеджера по продукту в сфере ИИ: стратегия портфеля, пять поведенческих сценариев, модели восприятия продукта и структура ответов в режиме реального времени.
Разберитесь, как на самом деле работают LLM-ы — токены, параметры, контекстные окна, температура, цепочка рассуждений — без написания ни строчки кода.
Научитесь управлять агентами ИИ, подключать серверы MCP и автоматизировать рабочие процессы управления проектами, которые раньше занимали недели.
Этот курс является практическим продолжением классического курса «Процесс инноваций в продукте от начала до конца» (теперь он также предоставляется бесплатно вместе с этим курсом) — он переработан для мира, где основной материал носит вероятностный характер.
Если вы…

В настоящее время работаю менеджером по продукту и стремлюсь перейти на должность менеджера по продукту в сфере искусственного интеллекта.
Я хочу стать менеджером по продукту, но мне необходима самая актуальная информация о данной должности.
Разработчик ИИ, желающий развить вашу идею и выпустить успешный продукт, созданный специально для ИИ.
Тогда этот курс для вас…

Контекст: старый трубопровод работал — до тех пор, пока не изменился материал.

На протяжении десятилетий продуктовые команды работали по линейному конвейеру: Идея → Проектирование → Разработка → Тестирование → Выпуск , — потому что материал был в основном детерминирован. Можно было определить поведение, реализовать его, проверить качество и довериться системе.

Искусственный интеллект меняет физику. Когда основное поведение системы (генеративный ИИ) носит вероятностный характер ...

В документах с требованиями к продукту невозможно полностью указать, что именно является «правильным».
Демонстрационные замеры не позволяют прогнозировать объемы производства.
Обновления моделей ИИ меняют поведение под вами.
«Корабль» становится непрерывным взаимодействием с живой системой.
Стабильная основа: пятиуровневая архитектура (как мыслить ясно). Модели быстро меняются. Ваша операционная система не должна меняться. В этом курсе используется стабильная пятиуровневая архитектура, чтобы вы могли находить любую проблему, связанную с ИИ-продуктом, в нужном месте:

Модель — возможности, задержка, стоимость; что может и чего не может делать базовая модель.
Контекст — подсказки, RAG, память, знания; что может видеть модель.
Оркестрация — агенты, инструменты, рабочие процессы; как выполняется работа на разных этапах.
Управление — оценки, ограничения, наблюдаемость; как обеспечить безопасность и измеримость качества.
Человеческие способности : зрение, эмпатия, вкус, коммуникация, рассудительность; то, что нельзя делегировать.
Новый подход: заменить конвейер циклом (то, что вы делаете изо дня в день). Вместо того чтобы пропускать работу по цепочке, вы учитесь запускать плотный цикл:

Разговор (человек + контекст) → Принятие решения (человек + управление) → Создание (модель + координация) → Наблюдение (управление) → Итерация (все уровни)

Помимо освоения новых концепций, вы научитесь повторяемому методу работы, который остается эффективным даже в условиях, когда гарантированный результат не гарантирован. Основная структура курса (тот самый аргумент, который вы изучаете). Все в этом курсе построено вокруг одного свойства и того, что оно порождает:

Свойство: выходные данные носят вероятностный, а не детерминированный характер.
Четыре последствия:
Нельзя просто «подсказать и надеяться» → необходимо понимать модель и контекст нагрузки.
Для вероятностных систем необходимы петли, а не прямые линии.
Вероятностные системы требуют оценок и ограничений, а не надежды.
Вероятностные системы меняют представление о том, что значит быть профессионалом.


В итоге вы сможете запустить современный цикл разработки продуктов на основе ИИ от начала до конца — быстро создавать, измерять то, что важно, и выпускать то, что можно контролировать , — используя систему, которая остается полезной даже при постоянном изменении моделей и инструментов.

Для кого этот курс:

Менеджеры по продуктам, которые на каждой встрече слышат о "искусственном интеллекте", "агентных технологиях" и "интеграции LLM", хотят сами руководить этими дискуссиями, а не просто кивать в знак согласия.
Начинающие менеджеры по продуктам, стремящиеся получить свою первую должность менеджера по продуктам в сфере ИИ, имеют реальное портфолио и разработанную ими методологию, а не просто очередной сертификат.
Основатели и руководители продуктовых команд, выпускающие функции ИИ (вторые пилоты, чат-боты, ИИ-агенты, рекомендации), нуждаются в оценке и ограничениях, а не в догадках.
Дизайнеры, инженеры или аналитики, переходящие в сферу управления продуктами, которые хотят с первого дня работы освоить основы искусственного интеллекта.
Для опытных менеджеров проектов и руководителей продуктовых команд, которым необходима структурированная операционная система для разработки продуктов на основе ИИ, а не плейлист с советами для инженеров.
Требования:

Не требуется никакого опыта в программировании, машинном обучении или анализе данных — создано для специалистов по продуктам, а не для инженеров.
Базовое знание концепций управления продуктом: PRD (Product Requirements Document), пользовательские истории, дорожные карты и гибкие рабочие процессы.
Рекомендуется сначала пройти мой курс "Полный процесс разработки продукта", который также предоставляется бесплатно в рамках этого курса.
Ноутбук и бесплатный или платный аккаунт в ChatGPT, Claude или Google Gemini. Настройка выполняется в режиме реального времени через камеру.
Материалы:
3 разделов • 7 лекций • Общая продолжительность 4 ч 38 мин

Введение
Стек инструментов управления продуктами на основе ИИ
Дополнительный контент
Промо на русском языке:




Спойлер: Оригинальное описание:
This course is a a practical successor to the classic start-to-finish Product Innovation Process course (now also free with this course) - rebuilt for a world where the core material is probabilistic.
If you are….
Currently a Product Manager looking to evolve into an AI Product Manger
Looking to become a Product Manager but want the most updated overview of the role today
An AI Builder looking to build upon your idea and release a successful AI-native product
Then this course is for you…
The context: the old pipeline worked - until the material changed
For decades, product teams ran a linear pipeline - Idea → Design → Build → Test → Ship - because the material was mostly deterministic. You could specify behavior, implement it, QA it, and trust it to behave.
AI changes the physics. When the system’s core behavior (generative AI) is probabilistic...
Product Requirement Documents can’t fully specify “correct.”
Demos don’t predict production.
AI model updates shift behavior underneath you.
“Ship” becomes an ongoing relationship with a living system.
The stable foundation: the 5-layer stack (how to think clearly). Models change fast. Your operating system shouldn’t. This course uses a stable 5-layer stack so you can locate any AI product problem in the right place:
Model - capability, latency, cost; what the base model can and can’t do
Context - prompts, RAG, memory, knowledge; what the model can see
Orchestration - agents, tools, workflows; how work gets done across steps
Governance - evals, guardrails, observability; how quality stays safe and measurable
Human - vision, empathy, taste, communication, judgment; what cannot be delegated
The new approach: replace the pipeline with a loop (what you do day-to-day). Instead of pushing work through a line, you learn to run a tight loop:
Talk (Human + Context) → Decide (Human + Governance) → Build (Model + Orchestration) → Observe (Governance) → Iterate (all layers)
In addition to learning new concepts, you learn a repeatable way of working that holds up when output isn’t guaranteed.
The course spine (the one argument you’re learning). Everything in this course is organized around one property and what it forces:
Property: outputs are probabilistic, not deterministic.
Four consequences:
You can’t “prompt and hope” → you must understand the model and load context.
Probabilistic systems require loops, not straight lines.
Probabilistic systems require evals + guardrails, not hope.
Probabilistic systems change what being a professional means.
Each lesson “installs” one layer of the stack and explains one consequence for each (with Lesson 2 planting the full map).






СКАЧАТЬ СЛИВЫ КУРСОВ

Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться