Курс Applied ML for Product Managers: ML для продакт-менеджеров

С 3 по 25 июля

Applied ML for Product Managers

Короткий интенсив, где вы поймете:

Как работает машинное обучение ML-возможности в вашем продуктеКак писать задачу и брифКак собрать LLM-прототипКак валидировать гипотезы заранее

Что вы сделаете за интенсив

После курса у вас будут работающие артефакты, которые можно показать команде и использовать в работе прямо сейчас

3 недели обучения

Результаты обучения

ML-карта продукта

3 реальные ML-возможности в вашем продукте, оценённые по влиянию на показатели и сложности реализации

Продуктовый бриф

1-страничный документ: что решаем, почему это важно, какие метрики будем оценивать

Рабочий LLM-прототип

собран за воркшоп, прогнан через eval-набор, с анализом ошибок

Eval-набор и скрипт

20+ размеченных примеров и скрипт оценки, которые можно переиспользовать в других задачах

Каждый модуль = артефакт, который можно сразу применить в работе

Что освоите:

Типы ML-задач: классификация, регрессия, ранжирование, генерация
Жизненный цикл ML-проекта: data → model → eval → deploy → monitor
Метрики: accuracy, precision, recall, AUC — что они значат и когда смотреть на каждую
Анатомия промпта: instruction → examples → output format
Цикл итерации: prompt → eval → анализ ошибок → улучшение

Для кого интенсив

Продакт-менеджерам

Которые хотят говорить с ML-командой на одном языке и ставить задачи без потерь в переводе

Специалистам продуктовых команд

Готовым взять на себя больше — самостоятельно оценивать ML-гипотезы и валидировать их

Руководителям

Которые хотят понять, где в их продукте реально нужен ML, а где — нет

Фаундерам и предпринимателям

Которым важно принимать обоснованные решения об ML-инвестициях

Технический бэкграунд не нужен — в программе есть модуль с основами ML, который объясняет всё с нуля на реальных кейсах

Почему важно пройти интенсив

PM, который умеет формулировать ML-задачу, оценивать метрики и валидировать прототипы — стоит дороже и двигается быстрее. В эпоху оптимизаций и повышения эффективности бизнеса знание ML позволяет искать нужные решения и быстрее добиваться результатов

Этот курс для вас, если:

Не понимаете ML-команду

Вы работаете с ML-командой, но не понимаете, что они делают и как оценивать их результаты

Не знаете, с чего начать с LLM

Вы слышали про LLM-прототипы, но не знаете, с чего начать и как понять, что это работает

Хотите осмысленно работать с данными

Вы хотите не просто «использовать ML», а осмысленно ставить задачи и принимать решения на данных

Хотите понимать AI, а не следить за хайпом

Вы хотите «шагать в ногу» с AI-трендом не с точки зрения хайпа, а через глубинное понимание процессов

Как изменилась разработка продуктов с AI

Задача

До

После

Поставить ML-задачу команде

Размытое ТЗ, несколько итераций согласований

Чёткий бриф с метриками за 60 минут

Оценить ML-гипотезу

Месяц разработки наугад

Eval-набор и прототип за день

Понять, стоит ли инвестировать

Интуиция и споры на митинге

Обоснованный go/no-go на данных

Найти ML-возможности в продукте

Ждать, пока команда предложит

Самостоятельно

Читать результаты модели

«Не моя зона ответственности»

Понимаете метрики и задаёте правильные вопросы

Поставить ML-задачу команде

До:

Размытое ТЗ, несколько итераций согласований

После:

Чёткий бриф с метриками за 60 минут

Оценить ML-гипотезу

До:

Месяц разработки наугад

После:

Eval-набор и прототип за день

Понять, стоит ли инвестировать

До:

Интуиция и споры на митинге

После:

Обоснованный go/no-go на данных

Найти ML-возможности в продукте

До:

Ждать, пока команда предложит

После:

Самостоятельно

Читать результаты модели

До:

«Не моя зона ответственности»

После:

Понимаете метрики и задаёте правильные вопросы

Программа тренда

С 3 по 9 июля

Модуль 1

Как работает ML

Артефакт

Модель принятия решений, когда ML — правильный выбор, а когда нет

Что разберём: типы задач, жизненный цикл ML-проекта, ключевые метрики. Разбор реальных кейсов из компаний: что сработало, что нет. Trade-offs: точность vs скорость, сложность модели vs стоимость поддержки

С 10 по 17 июля

Модуль 2

Находим ML-возможность

Артефакт

1-страничный бриф с ML-задачей, метриками и обоснованием

Что разберём: карта применений ML — internal ops vs customer-facing. Как переводить бизнес-цель в ML-задачу. Зоны ответственности PM vs команды. Peer-review брифов: реалистична ли метрика, не перепроектировали ли задачу

С 18 по 25 июля

Модуль 3

LLM-прототип

Артефакт

Рабочий LLM-прототип + eval-набор + рекомендация go/no-go

Что разберём: анатомия промпта, сборка eval-набора за 30 минут, цикл итерации. На воркшопе: выбираете датасет → пишете промпт → прогоняете eval → анализируете ошибки → повторяете 3–4 раза → делитесь результатом