Yapay Zeka ile Ürün Yönetimi Eğitimi

Eğitim Tipi : Sanal Sınıf / Online
Süre : 2 Gün
  1. Anasayfa
  2. Yapay Zeka ile Ürün Yönetimi Eğitimi

Açıklama

    Yapay Zeka ile Ürün Yönetimi” eğitim programı, katılımcılara yapay zeka destekli projeleri etkin bir şekilde yönetmek için gerekli temel AI kavramlarını, ürün yönetimi stratejilerini ve uygulamalı becerileri kazandırmayı hedefleyen kapsamlı bir kurumsal atölyedir. Bir veya iki günlük oturumlar olarak sunulan program, yapay zeka temelleri, fırsat doğrulama, yaşam döngüsü yönetimi ve ürün stratejisini kapsamaktadır. İki günlük programlar için, kavram haritalama, takım simülasyonları ve gerçek dünya AI vaka analizleri gibi etkileşimli aktivitelerle öğrenme deneyimi zenginleştirilir. Katılımcılar, iş hedefleriyle uyumlu AI çözümleri geliştirmek üzere tasarım düşünme atölyelerinde iş birliği yapar. Her oturum, anahtar kazanımları pekiştirmek ve becerilerin geliştirilmesini desteklemek için verilen uygulamalı ödevlerle tamamlanır.

    Yapay Zeka ile Ürün Yönetimi eğitimi katılımcılara teknik detaylara hakimiyet kazandırırken, stratejik karar alma süreçlerinde yapay zekayı nasıl kullanacaklarını da öğretir.

    Kimler Katılmalı

    İş Analistleri, Sistem Analistleri, Proje Yöneticileri, Takım Liderleri / Yöneticileri ve Kurumsal Mimarlar,

    Scrum Ekiplerinde Product Owner (Ürün Yöneticisi) Rolünü Üstlenen Kişiler,

    İş Analizi ve Proje Kapsam Yönetimi alanlarında bilgi birikimini geliştirmek ve iş performansını artırmak isteyenler,

    İş Analizi ekiplerini veya İş Analizi süreçlerini yöneten Orta ve Üst Kademe IT Yöneticileri

    UX Uzmanları

    Yazılım Uzmanları

    Test Mühendisleri ve Kalite Güvence Uzmanları


Eğitim İçeriği

Bölüm 1: Yapay Zeka Temelleri ve Ürün Yönetimi

  • Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, ve Doğal Dil İşleme (NLP): Bu AI yaklaşımlarının ürün geliştirmede nasıl kullanıldığı.
  • AI türleri: Gözetimli, gözetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme gibi farklı algoritma türlerinin ürün fırsatlarını nasıl etkilediği.
  • AI Ürün Yöneticisinin Teknik Rolü: Model seçimi, veri seti gereksinimleri ve model değerlendirme metriklerinin nasıl yönetileceği.

Bölüm 2: Yapay Zeka Ürün Geliştirme ve Yaşam Döngüsü

  • AI Fırsatlarının Doğrulanması: Problem tanımlama ve AI çözüm uygunluğu için hipotez test etme teknikleri.
  • AI Ürün Geliştirme Adımları: Veri toplama, veri temizleme, model eğitimi ve model dağıtımı süreçlerinin yönetimi.
  • MLOps: Model bakım ve güncelleme stratejileri, sürekli entegrasyon ve teslimat.

Bölüm 3: Strateji ve Başarı Ölçümü

  • Başarı Metrikleri: AI ürünlerinde kullanılacak OKR (Objective and Key Results), KPI (Key Performance Indicators) ve North Star metriklerinin tanımlanması.
  • AI Model Performans Testi: Precision, recall, F1 skoru gibi metriklerin yorumlanması ve model doğruluğunun nasıl optimize edileceği.
  • Model Bias ve Adalet: AI modellerinin etik ve adil olması için kontrol süreçleri.

Katılımcıların ürün geliştirme, ürün stratejisi ve ürün yaşam döngüsü gibi temel kavramlara aşina olması beklenir.