Yapay Zeka İle Ürün Yönetimi Eğitim Programı

Sizi yapay zeka ortamında başarılı bir şekilde çalışabilmek için gereken iç görü, anlayış ve pratik araçlarla donatmayı amaçlıyoruz. Yapay Zeka ekipleri kurmakla görevli yöneticiler için bu eğitim, Yapay Zeka teknolojisi ile ürün yönetimi arasındaki karmaşık ilişkiyi anlamaya yönelik benzersiz bir bakış açısı sunmaktadır. Yapay Zeka ekiplerinizi kurarken bilinçli kararlar almanız için gereken temel bilgileri sağlayacak ve bu ekiplerin ürün hedefleriniz ve iş stratejinizle uyumlu olmasını sağlayacaktır.

Bu eğitimin sonunda, yalnızca yapay zekanın ürünleri dönüştürme potansiyelini anlamakla kalmayacak, aynı zamanda en iyi sonuçları elde etmek için yapay zeka stratejilerini ve ekiplerini kuruluşunuza entegre etme konusunda da bilgili olacaksınız.

• Bu eğitim özellikle ürün yöneticileri, ürün yöneticisi adayları ve yapay zeka ve ürün yaratmanın heyecan verici dünyasına ilgi duyan herkes için tasarlanmıştır. Ancak hepsi bu kadar değil; aynı zamanda Yapay Zeka ekipleri kurma sürecinde olan yöneticiler için de son derece değerli. 

‍

• Yapay zeka teknolojisi ile ürün yönetimi arasındaki karmaşık ilişkiyi anlama
• Yapay zeka ekipleri kurma sürecinde bilinçli kararlar alma yeteneği kazanma
• Yapay zeka teknolojisinin ürünleri dönüştürme potansiyelini anlama
• Yapay zeka stratejilerini ve ekiplerini kuruluşa entegre etme konusunda bilgi sahibi olma
• Yapay zeka ekiplerinin ürün hedefleri ve iş stratejisiyle uyumlu olmasını sağlama
• En iyi sonuçları elde etmek için yapay zeka stratejilerini ve ekiplerini etkin bir şekilde yönetme yeteneği kazanma

‍

Temel Yapay Zeka Bilgisi:

• Makine öğrenimi, doğal dil işleme ve nöral ağlar gibi temel yapay zeka kavramlarına aşinalık.
• Temel düzeyde teorik bilgi veya pratik deneyim.‍

‍Ürün Yönetimi ve Geliştirme Deneyimi:

• Ürün yönetimi veya geliştirme alanında en az bir yıl deneyim.
• Ürün yaşam döngüsü, kullanıcı deneyimi tasarımı ve strateji geliştirme konularında bilgi sahibi olma.

Teknik ve Analitik Yetenekler:

• Veri analizi ve problem çözme konularında güçlü teknik ve analitik yetenekler.
• Python veya R gibi programlama dillerine aşinalık tercih edilir.

‍

1. Ders

Yapay Zeka Temeline Giriş ve Ürün Yönetimi

Video Ders İçeriği:

• Yapay Zeka temel ilkeleri ve geçmişi
• Yapay Zeka türleri ve hangi tür ürünler geliştirilebilir
• Yapay Zeka Ürün Yöneticisi sorumlulukları ve yetkinlikleri
• YZ Ürün Yöneticisi olarak ihtiyaç duyacağız bilgilerin derinlemesine incelenmesi
• YZ ürün ve ekip yapıları

İnteraktif Ders İçeriği:

• Tanışma / Isınma
• Kavram haritalama: Katılımcılar, farklı AI teknolojilerini ve bunların uygulamalarını birbirine bağlayan kavram haritaları oluşturacak.
• Algoritma incelemesi: Temel / basit bir algoritmanın adım adım detaylı incelemesi ve her adımın ürün yönetimi ile nasıl ilgili olduğunu tartışma.
• Takım organizasyonu simülasyonu: 1-2 AI ürünü / özelliği verin ve ihtiyaçlara göre bir takım organizasyonu tasarlayın.

Ödev:

• YZ Temelleri Quiz
• YZ kendi ürünlerinize veya herhangi bir ürüne nasıl entegre edebileceğinizi anlatan bir sayfalık ürün gereksinim dokümanı yazın

‍

Gün: 22 Şubat Cumartesi

Saat: 11.00 - 13.00

‍

‍

2. Ders

Yapay Zeka Fırsat Doğrulama ve Ürün Geliştirme Yaşam Döngüsü

Video Ders İçeriği:

• Yapay Zeka fırsatlarını nasıl belirleriz ve doğrulanır
• Doğrulanmış sorunlar ve fırsatlar için YZ çözümleri nasıl doğru seçilir
• YZ ürün geliştirme yaşam döngüsü ve farklılıkları
• YZ ürün geliştirme ipuçları
• YZ ve kullanıcı deneyimi tasarımı ve tasarım prensipleri

İnteraktif Ders İçeriği:

• Isınma ve 1. Dersin ödevi üzerine inceleme
• Vaka Analizi: Gerçek dünya AI ürünü vaka analizini gözden geçirerek fırsatları tanımlama ve doğrulama.
• AI Çözüm Atölyesi: Doğrulanan problemlerden birini seçin ve AI çözümleri beyin fırtınası yapın, uygulanabilirlik ve etkiyi tartışın. (Netflix'in sonuçsuz arama sorgularına nasıl yanıt verdiği gibi)

Ödev:

• Yaşam Döngüsü Karşılaştırması: Bir YZ ürününün ürün geliştirme yaşam döngüsünü, geleneksel bir mobil uygulama gibi bir AI olmayan ürünle karşılaştırın (2-3 sayfa).
• YZ Fırsat Doğrulama: Verilen fırsatlardan birini seçip doğrulamasını sağlayın

‍

Gün: 1 Mart Cumartesi

Saat: 11.00 - 13.00

‍

‍

3. Ders

Yapay Zeka Ürün Stratejisi, Metrikler ve Başarı Ölçümü

Video Ders İçeriği:

• Yapay Zeka ürünleri için ürün stratejisi nasıl geliştirilmelidir. Örneğin Şirket içi hedefleri ile uyumluluk, vizyon oluşturma, vs.
• YZ ürünleri için başarı nasıl tanımlanmalı ve ölçülmeli. Örneğin Northstar, OKR, ürün metrikleri vs.
• YZ ürünlerinin kalitesi nasıl test edilir ve analiz edilir?

İnteraktif Ders İçeriği:

• Tanışma / Isınma
• Metrik eşleştirme: Katılımcılar farklı YZ metriklerini tanımları ve uygulamaları ile eşleştirirler
• Strateji Geliştirme egzersizi: Örnek bir Yapay Zeka ürünü için şirket hedefleri ile uyumlu strateji geliştirmesi
• Bir veya birden fazla YZ ürünü için OKR, başarı metriği üzerine beyin fırtınası

Ödev:

• Katılımcılara verilen YZ ürün özelliklerden biri için detaylı bir vizyon beyanı içeren maksimum bir sayfalık basın bildirimi yazın
• Seçilen YZ ürünü için OKR ve KPI metrik ağacı oluşturulması

‍

‍

Gün: 8 Mart Cumartesi

Saat: 11.00 - 13.00

‍

‍

4. Ders

Yapay Zeka Ürün Geliştirmesi

Video Ders İçeriği:

• YZ destekli veya bazlı ürün fikri üzerine çalışma. Örneğin, ürün gereksinim dokümanı hazırlama, ürün yol haritası çıkarma
• YZ ürün gereksinim ve yol haritası nasıl sunulmalı
• YZ ürün gereksinimleri nasıl test edilebilir

İnteraktif Ders İçeriği:

• Tanışma / Isınma: YZ ruleti
• Küçük gruplar halinde katılımcılara sunulan bir vaka üzerinden YZ özellikleri ve ürünü geliştirilmesi
• Katılımcıların sunumları.

‍

Gün: 15 Mart Cumartesi

Saat: 11.00 - 13.00

‍

‍

5. Ders

Eğitim Özeti ve Tasarım Düşünme Atölyesi:

Video Ders İçeriği:

• Genel hatlarıyla eğitimin özeti
• Dikkat edilmesi gereken hususlar
• Bir YZ Ürün Yöneticisinin kendini geliştirmesi için yapması gerekenler

İnteraktif Ders İçeriği:

• Tanışma / Isınma: Katılımcılar, kurs başlangıcından itibaren neler edindiklerini ve kazanımlarını paylaşır

Design Thinking Workshop:

• Adım-1: Empati Kurma - Kullanıcı ihtiyaçlarını ve zorluklarını anlama
• Adım-2: Tanımlama - Kullanıcı içgörüleri temelinde problemi açıkça tanımlama
• Adım-3: Fikir Üretme - Problemi çözmek için geniş bir yelpazede fikirler üretme
• Adım-4: Kapsam veya Prototip - Seçilen çözümün basit bir çözüm genel görünümünü / prototipini oluşturma
• Adım-5: Sunum & Yineleme

Ödev:

• AI ve ürün yönetiminde bilgi ve becerilerini geliştirmeye devam etmek için kişisel bir öğrenme planı geliştirin.

‍

‍

Gün: 22 Mart Cumartesi

Saat: 11.00 - 13.00