Специальная цена
Управление AI/ML-продуктом
29 октября
3 месяца
Онлайн
Пн/Ср 20:00 Мск
Для кого этот курс?
- Продакт-менеджеров, желающих получить или углубить знания в области AI/ML для управления AI-продуктами и понять технические аспекты
- Руководителей и менеджеров по развитию (Product Owners, CPO, CTO), которые хотят получить знания по интеграции AI‑технологий в бизнес-процессы
- Технических специалистов (Data Scientists, ML-инженеров, архитекторов), стремящихся расширить знания о бизнес-аспектах и управлении жизненным циклом AI‑продуктов
Необходимые знания
- Общее представление о том, что такое машинное обучение и нейронные сети
- Понимание концепций продуктового менеджмента и жизненного цикла продукта

Что даст вам этот курс?
- Знание особенностей жизненного цикла AI‑продукта от идеи до поддержки
- Понимание архитектурных решений и инфраструктуры для AI‑решений
- Умение разрабатывать product‑спецификации для AI‑фич
- Способность разрабатывать стратегии внедрения AI‑технологий
- Освоение методов оценки бизнес-ценности и рисков
- Навыки работы с метриками качества, A/B-тестированием и оценкой offline
- Оценка ROI и бизнес-метрик для принятия решений
Почему стоит освоить?
По данным Statista.com, около 45% компаний уже внедряют AI и ML в свои продукты и бизнес-процессы. Следовательно, растет спрос на специалистов, умеющих управлять AI/ML-продуктами, что открывает новые карьерные возможности. Освоение данного курса даст студентам необходимые знания и навыки для успешной работы в этой перспективной сфере.
Процесс обучения
У нас нет предзаписанных уроков.
Занятия в OTUS – это вебинары. Преподаватели-практики помогут погрузиться в теорию, обучат на реальных примерах, расскажут о необходимых в работе инструментах. Вы всегда сможете задать вопрос и получить исчерпывающий ответ. И самое главное – сможете практиковаться. Учитесь онлайн отовсюду. А если вдруг пропустите занятие, просто посмотрите запись.
Портфолио
Индивидуальная разработка итоговой проектной работы
Обучайтесь у экспертов
Программу ведут действующие специалисты
Перспективы
Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход
Партнеры
Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.
- Карьерные мероприятия в сообществе
Публичный разбор резюме
Публичное прохождение собеседования и воркшопы - Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Формат обучения
Интерактивные вебинары
2 онлайн-трансляции по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и учебным материалам – навсегда
Практика
Домашние задания + проектная работа, для усиления вашего портфолио и компетенций
Активное комьюнити
Живое общение с преподавателями на вебинарах, переписки в Telegram чате и развёрнутые ответы при проверке ДЗ
Программа
Продуктовые и бизнес-основы управления ИИ-продуктом
В этом модуле вы разберёте, где и как ИИ даёт измеримую бизнес-ценность: карта процессов и юзкейсов в B2C/B2B. Вы научитесь формулировать цель AI-инициативы, определять объём работ и проверять реализуемость PoC/MVP. Зафиксируете критерии успеха и ключевые метрики. Рассмотрите основные риски (правовые, этические, продуктовые) и правила их контроля. Итог: приоритизированная гипотеза с понятным «зачем» и «как померить».
Тема 1: Вводный урок. Польза от ИИ // ДЗ
Тема 2: Определение объёма работ и оценка реализуемости
Тема 3: Риски и комплаенс
Технические основы для PM
В этом модуле вы получите PM-доступное понимание «что под капотом» продукта: жизненный цикл ML, LLM/embeddings/RAG/fine-tuning и типовые архитектурные паттерны. Вы разберёте инфраструктуру и MLOps на уровне блок-схем: окружение, CI/CD-модели, мониторинг и стоимость. Научитесь выбирать стек под задачу и говорить с разработкой на одном языке, не погружаясь в программирование. Итог: черновик архитектуры и список требований к данным/сервисам.
Тема 1: Жизненный цикл ML без кода
Тема 2: Стек генеративного ИИ
Тема 3: Архитектурные паттерны // ДЗ
Тема 4: Инфраструктура и MLOps
Тема 5: Метрики качества. A/B-тесты. Офлайн-оценка // ДЗ
Производство. Запуск. Рост
В этом модуле вы переведёте идею в прод: оформите product-spec для AI-фичи, распределите роли, спроектируете UX для GenAI (включая fallback-сценарии). Вы подготовите данных, фокусируясь на их безопасности и приватности, чек-лист запуска (go-live), мониторинг и план отката. После релиза настроите model-ops: наблюдение за дрейфом, переобучение, A/B-эксперименты и связь метрик модели с бизнес-KPI и ROI. А также изучите российские кейсы внедрений и типичные подводные камни. Итог: готовый план вывода и масштабирования AI-функции.
Тема 1: Продуктовая спецификация для ИИ-функции // ДЗ
Тема 2: Работа с командой
Тема 3: UX для генеративного ИИ
Тема 4: Инжиниринг безопасности и приватности // ДЗ
Тема 5: Чек-лист запуска (Go-Live) // ДЗ
Тема 6: Поддержка после запуска / управление моделями (Model Ops)
Тема 7: Бизнес-метрики и обзор ROI
Тема 8: Кейсы российского рынка
Капстоун-спринт
Модуль посвящён практической подготовке индивидуальной AI‑инициативы к запуску. Вы проведёте бизнес‑ и системный анализ: формализуете цели, ограничения и требования (BRD/SRS), построите карты AS‑IS/TO‑BE и матрицу трассируемости. Далее вы спроектируете быстрый PoC как инструмент доказательства ценности: зададите baseline, метрики качества и бизнес‑эффекта, критерии go/kill, сроки 7–14 дней и бюджет. Итог: комплект артефактов, достаточный для согласования пилота с C‑suite или инвестором.
Тема 1: ИИ как инструмент бизнес‑ и системного анализа
Тема 2: Быстрый PoC, как новая норма
ИИ для личной эффективности
Данный модуль - это практикум про личную эффективность: библиотека промптов, приёмы Code Interpreter, Text-to-SQL и другие готовые сценарии без кода. Вы разберёте командные шаблоны (Jira-AI, Mixpanel Spark, Craftful и др.) и то, как быстро внедрить их в процесс. Итог: набор «рецептов» для экономии времени вам и команде.
Тема 1: Автоматизация работы PM: библиотека промптов, Code Interpreter, Text-to-SQL
Тема 2: Командные шаблоны: автоборды Jira, запросы Mixpanel Spark, инсайты Craftful
Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Проект – это самая интересная часть обучения. Вы будете разрабатывать его на основе полученных на курсе навыков и компетенций. В процессе работы над проектом можно получить консультацию преподавателей.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // Проектная работа
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Выпускной проект
Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Прошедшие
мероприятия
Этот курс может оплатить ваш работодатель
- Подробно расскажем об интересующем вас курсе
- Объясним, как договориться с работодателем
- Сообщим стоимость обучения и варианты оплаты
- Ответим на вопросы
- Предоставим шаблон договора и счёт на оплату
Подтверждение знаний и навыков
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.
Вы получите сертификат о прохождении обучения, а также можете получить удостоверение о повышении квалификации.
После обучения вы:
- Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
- Создадите свой проект, который поможет в повышении вашей квалификации
- Повысите свою ценность и конкурентоспособность
- Получите сертификат об окончании курса
Управление AI/ML-продуктом
Полная стоимость со скидкой
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
вычета до 13% стоимости обучения. Оставьте заявку и менеджер вас проконсультирует
+7 499 938-92-02 бесплатно

