人工智能产品经理课程，通过我们的人工智能产品管理实践方法将理论转化为实践。从概念到执行，获得见解、实践经验和战略知识，以在不断发展的人工智能产品管理领域推动具有影响力的举措

提升您作为数字原生代的技能和资格
我们的未来技能课程与业界最优秀的企业合作，着眼于未来的工作，提供最好的结构化、导师支持的 100% 在线教育。

为什么选择这门课程？
随着人工智能领域的不断快速发展，人工智能产品经理课程将为您提供定义机器学习产品成功所需的技能。通过深入了解人工智能基础知识和商业价值推导，该计划将使您能够就人工智能的利用做出明智的决策。
该计划涵盖基本的人工智能概念，重点关注人工智能在产品管理中的应用、创建业务案例以及评估人工智能的有效性。您将获得利用数据的技能，包括定制的多模式数据集（文本、视频和音频），并探索构建和完善人工智能模型，例如个性化、预测和 GenAI。此外，您将学习使用准确性、公平性和偏差等关键指标评估模型性能，同时开发实用的人工智能产品提案和路线图。
该人工智能产品经理课程将与 Udacity 合作向您提供，这意味着您将可以通过我们的学习者成功团队获得 Udacity 的学习和职业服务以及 RMIT Online 的课程支持支持。

本课程适合谁？
该人工智能产品经理课程非常适合：
•  希望专注于管理人工智能驱动产品的 新兴和有抱负的产品经理。
•  担任技术相关职位的专业人员 ，希望获得管理 AI 和 ML 产品开发生命周期所需的技能。

你将学到什么？
完成本课程后，您将能够：
• 为包含 AI 个性化和预测的产品创建产品需求文档 (PRD)
• 为需要自定义数据注释的人工智能产品制定路线图
• 制定将大型语言模型 (LLM) 合并到现有产品中的产品策略，包括衡量性能指标和偏差指标的计划。

它是如何运作的？
在本课程中，您将有机会通过 三个 项目展示您新获得的人工智能产品经理技能。
在您的第一个项目中，您将使用澳鹏创建医学图像注释数据集。在第二部分中，您将使用 Google AutoML 构建模型，并在您的顶点项目中，您将为您选择的用例制定人工智能产品的业务提案。
完成本课程后，您将获得皇家墨尔本理工大学 (RMIT) 证书，该证书可以在社交媒体平台上进行验证、认可和分享。

课程结构
模块 1：通过人工智能利用数据
深入了解人工智能和机器学习基础知识，包括关键的无监督和监督模型。了解如何为 AI 应用程序创建业务案例，并根据数据可用性和业务指标优化 AI 产品的使用。
第 1 课：在商业中使用人工智能和机器学习
• 了解人工智能和机器学习对业务战略的影响。
• 探索各个行业的传统人工智能和生成人工智能的示例。
• 了解如何识别组织内潜在的人工智能应用程序并创建引人注目的人工智能解决方案提案。
• 了解如何最大限度地利用人工智能来推动业务成果。
• 培养与利益相关者就人工智能项目进行有效沟通的技能。

第 2 课：AI 个性化和无监督机器学习
• 了解 AI 个性化如何为个人用户定制体验、服务和建议。
• 探索不同类型的推荐系统，以及如何评估其性能。
• 探索聚类中使用的常见算法及其在人工智能个性化中的应用。
• 了解如何将人工智能个性化集成到您的产品策略中并使其与业务目标保持一致。

第3课：用人工智能预测未来
• 了解人工智能在预测、分类和实时优化方面的实际应用
• 了解如何应用线性回归、趋势分析和自回归
• 了解人工智能的道德和社会影响，包括偏见和透明度。
课程项目：人工智能礼品推荐系统 MVP 的产品需求文档 (PRD)
在此项目中，您将创建一个产品需求文档来定义支持 AI 的礼品推荐系统的最低可行产品 (MVP)。
• 定义具体且可衡量的指标，以帮助评估 MVP 的成功。
• 选择适当的人工智能模型并确定必要的数据源来为推荐系统提供支持。
• 创建用户故事，清楚地阐明用户的功能、优势和期望结果。
• 确定对影响未来产品改进有用的指标
• 确定最适合该项目的人工智能模型以及为其提供支持所需的数据
• 描述在清晰的用户故事中构建什么
项目： 人工智能礼品推荐系统 MVP 的产品需求文档 (PRD)

模块 2：多模式人工智能产品的定制数据集
了解定制数据集对于 AI 准确性和特定领域应用的重要性。了解如何将监督机器学习与计算机视觉技术相结合，为人工智能产品创建和管理高质量的多模式数据集（文本、视频和音频）。深入了解人工智能产品开发中的主要利益相关者，并完成一个项目，为人工智能驱动的视频创作应用程序开发路线图。
第 1 课：监督机器学习和计算机视觉
• 了解监督机器学习的基础知识，包括数据要求和性能评估。
• 探索计算机视觉的原理、其历史发展和实际应用。
• 创建集成监督机器学习和计算机视觉的产品提案，以解决现实世界的问题。
• 了解如何将人工智能技术应用于各种产品，从简单的应用程序到自动驾驶汽车等复杂系统。
课程项目：Tasty Cuts：面向家庭厨师的人工智能视频创建应用程序
在此项目中，您将为家庭厨师定义人工智能驱动的移动应用程序的路线图。您将通过考虑产品功能和优先级来打破广泛采用的障碍，使家庭厨师更轻松地创建简短的烹饪视频
• 定义医疗诊断工具的产品目标
• 为医学图像数据集设计注释作业
• 考虑成功的指标、如何改进注释设计以及为注释者设计测试问题
项目： Tasty Cuts：一款面向家庭厨师的人工智能视频创建应用程序

模块 3：生成式人工智能产品
了解人工智能模型的基础知识，包括神经网络如何做出决策和训练过程。了解训练数据如何影响模型性能，评估模型结果，并探索迁移学习和神经架构搜索等技术，以使不同用户更容易使用 AI。
第 1 课：NLP 和对话式 AI
• 了解神经网络如何从训练数据中学习
• 使用测试数据根据准确度、精确度和召回率等指标评估经过训练的模型
• 了解如何使用预先训练的模型将学习从一种资源转移到另一种资源
课程项目：大型语言模型（LLM）的创新解决方案
在此项目中，获得使用自动化 ML 构建模型（从数据到结果）的经验（无需编码）。使用 Google AutoML 针对医学成像用例构建您自己的模型。然后，使用四种不同的数据变体实现模型，以了解数据如何影响模型的性能。
• 使用 Google 的 AutoML 构建和训练模型
• 评估多个模型并决定针对给定产品用例的最佳模型
项目： 大型语言模型 (LLM) 的创新解决方案