Comment devenir chef de produit IA ? Commencez votre voyage avec ces étapes concrètes

Comme la demande des professionnels de l'IA a considérablement augmenté, c'est le moment idéal pour poursuivre une carrière dans cette industrie. À l'ère numérique, la meilleure façon d'obtenir un avantage concurrentiel est d'utiliser les technologies d'IA et de ML pour innover radicalement votre modèle commercial. Les chefs de produit IA sont l'un de ces professionnels qui sont à l'avant-garde des innovations commerciales grâce à leur connaissance approfondie de l'intelligence artificielle et des technologies connexes.

Essentiellement, la gestion des produits IA vise à tirer parti des technologies de la science des données telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur pour innover et améliorer les produits tout en transformant le monde qui nous entoure.

Cet article vous aidera à comprendre comment vous pouvez devenir chef de produit IA et démarrer votre carrière.

Qu'est-ce qu'un chef de produit IA ?

Un chef de produit IA est responsable de l'ensemble du cycle de vie d'un produit basé sur l'IA. Qu'est-ce que ça veut dire?

Cela signifie qu'en tant que chef de produit IA, vous serez responsable de toutes les étapes du développement et du lancement du produit, de la conception au lancement.

Les chefs de produit IA transforment les stratégies commerciales en plans de produits bien définis. Ils doivent également mener des études de marché et s'assurer qu'ils lancent des produits tendance viables en conséquence. Les chefs de produit IA seniors agissent comme un pont entre les équipes de développement et les parties prenantes de l'organisation. Les chefs de produit IA travaillent avec plusieurs équipes pour s'assurer que toutes les étapes du développement du produit se déroulent sans heurts.

Étapes pour devenir un chef de produit IA

Chaque carrière nécessite une certaine préparation. Savoir comment poursuivre une carrière vous aide à planifier vos objectifs en conséquence et à obtenir rapidement l'emploi souhaité. Il en va de même pour une carrière de chef de produit IA. Les étapes suivantes vous aideront à comprendre le parcours pour devenir un chef de produit IA.

1. En savoir plus sur l'IA et les concepts pertinents

Pour devenir chef de produit IA, vous devrez vous familiariser avec l'IA et ses différents concepts. Sans une compréhension approfondie de l'IA, vous ne pouvez pas poursuivre une carrière dans ce domaine. Le rôle d'un chef de produit IA nécessite que vous soyez un expert de l'intelligence artificielle et de ses implémentations. Vous devez savoir utiliser l'IA pour résoudre des problèmes complexes et concevoir un produit en conséquence.

Certains des concepts clés de l'intelligence artificielle que vous devriez connaître sont les suivants :

• Algorithmes et modélisation
• Apprentissage automatique
• L'apprentissage en profondeur
• Traitement du langage naturel

Chez upGrad, nous proposons un programme de maîtrise ès sciences en apprentissage automatique et IA avec l'Université John Moores de Liverpool et l'Institut international des technologies de l'information de Bangalore. Ce programme vous enseigne toutes les compétences et concepts nécessaires pour devenir un professionnel de l'IA.

Certains des concepts que vous apprendrez dans notre cours d'IA sont :

Fondamentaux de la science des données

De nombreux concepts que vous apprendrez en IA sont basés sur la science des données. Par conséquent, vous devrez commencer par apprendre les bases de la science des données et comprendre ses applications.

Notre cours vous présentera d'abord Python et vous apprendra à utiliser Python en science des données. Ensuite, vous en apprendrez plus sur la visualisation des données, l'analyse des données et l'utilisation de SQL dans la science des données.

Nous couvrirons l'analyse exploratoire des données, qui fait partie des concepts de science des données les plus importants en IA. Vous étudierez les statistiques inférentielles et donnerez des devoirs sur tous les sujets que vous avez appris jusqu'à présent.

Apprentissage automatique (de base et avancé)

Après avoir couvert les bases de la science des données, notre cours vous apprendra sur l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique fait référence à des processus dans lesquels un système peut effectuer et apprendre à partir d'actions spécifiques sans intervention humaine.

Vous découvrirez les différents concepts et applications d'apprentissage automatique, y compris la régression linéaire, la régression logistique et Naive Bayes. Une fois que vous aurez terminé les bases, nous couvrirons les concepts avancés de l'apprentissage automatique, tels que :

• Régression avancée
• Soutenir la machine vectorielle
• Modèles d'arbres
• Apprentissage non supervisé

À la fin de ce module, vous serez familiarisé avec plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique et pourrez les utiliser dans des applications réelles.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est un sous-domaine de l'IA, de l'informatique et de la linguistique où une machine se concentre sur l'interprétation et la compréhension du langage humain à travers le texte ou l'audio.

La fonction de correction automatique de votre smartphone est un exemple frappant de la façon dont une machine peut comprendre le langage humain. C'est aussi un bel exemple de traitement du langage naturel (NLP, en bref).

Notre cours vous apprendra les différentes implémentations de la PNL telles que le traitement lexical, le traitement syntaxique et le traitement sémantique. La PNL a diverses applications telles que les logiciels de synthèse vocale, l'analyse des sentiments, etc.

L'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est une branche de l'apprentissage automatique où votre machine se concentre sur l'imitation du cerveau humain. Vous créerez et utiliserez des réseaux de neurones, comprendrez comment ils fonctionnent et comment vous pouvez les utiliser dans des applications réelles. Nous vous expliquerons les différents types de réseaux de neurones, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN).

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est une section de l'apprentissage automatique axée sur la prise de mesures appropriées pour obtenir le maximum de récompenses dans une situation spécifique. Cela rend vos algorithmes plus efficaces et efficaces, vous permettant d'obtenir de meilleurs résultats.

C'est l'un des trois paradigmes d'apprentissage automatique. Les deux autres sont l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé, que nous avons abordés dans les modules précédents du cours. Ce module vous familiarisera avec l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage par renforcement approfondi afin que vous puissiez les utiliser avec d'autres implémentations d'IA et de ML.

Applications de l'IA et de l'apprentissage automatique

Tout au long de notre cours sur l'IA et l'apprentissage automatique, vous travaillerez sur des projets et des missions. Ils testeront vos connaissances et vous aideront à appliquer ce que vous avez appris pendant le cours.

Comprendre les applications des différents concepts d'IA et d'apprentissage automatique est indispensable si vous souhaitez devenir chef de produit IA. En effet, en tant que chef de produit IA, vous serez responsable de l'utilisation de tous les différents concepts pour résoudre les problèmes et améliorer le produit de votre organisation.

Notre programme de maîtrise ès sciences en apprentissage automatique et IA propose 12 études de cas, 11 missions de codage et dix projets de synthèse au choix.

Certains des projets sur lesquels vous travaillerez pendant notre cours AI et ML :

• Détecter le cancer de la peau à partir d'images
• Créer un chatbot
• Former un agent à jouer au Tic Tac Toe
• Reconnaissance gestuelle
• Construire un système de recommandation.

Notre cours vous familiarisera avec toutes les technologies de base de l'industrie, y compris Python, TensorFlow, Keras, MySQL, etc.

2. Choisissez votre domaine de spécialisation .

Une fois que vous avez maîtrisé les fondamentaux de l'IA et du ML, il est temps de choisir votre secteur d'activité et votre domaine de spécialisation. Réfléchissez à vos aspirations professionnelles - dans quelle industrie souhaitez-vous entrer ? Finance, e-commerce ou informatique ? Après avoir identifié vos intérêts, présélectionnez les entreprises pour lesquelles vous souhaitez travailler. Faites vos devoirs et recherches sur le domaine choisi pour mieux comprendre les responsabilités que vous aurez à assumer, les compétences que les employeurs exigent de vous, etc.

Les chefs de produit IA doivent combiner leurs connaissances technologiques avec un sens aigu des affaires pour élaborer des stratégies infaillibles. Ainsi, ils doivent toujours rester à jour avec les tendances générales de l'industrie. L'essentiel est que vous devez connaître l'industrie de fond en comble pour commercialiser au mieux vos compétences et votre expertise auprès d'employeurs potentiels.

3. Préparez-vous pour les entretiens

Même si vous avez les compétences et les qualifications nécessaires, si vous n'êtes pas prêt pour un entretien technique, il sera assez difficile pour vous de devenir chef de produit IA.

Les recruteurs posent diverses questions d'entretien technique axées sur la compréhension des connaissances du candidat en matière d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique et de sujets pertinents. Ils veulent également connaître les capacités d'analyse, de réflexion critique et de résolution de problèmes du candidat tout au long de l'entretien.

C'est pourquoi vous devriez faire un effort supplémentaire lors de la préparation d'un entretien avec un chef de produit IA. Avec chaque cours upGrad, vous avez accès à notre Coin de la réussite des étudiants. Nos avantages dédiés incluent :

Commentaires personnalisés sur votre CV

Nous vous aiderons à rédiger le CV parfait pour devenir un chef de produit IA grâce à des commentaires personnalisés sur votre CV. Vous recevrez des séances d'examen de CV individuelles avec des experts de l'industrie et un accès à des ateliers de création de profil. Ces sessions en direct vous aideront à créer un CV convaincant et attrayant adapté au rôle de chef de produit IA.

Préparation spécifique à l'entreprise

Chez upGrad, nous proposons des entretiens juste à temps où nous vous donnons une préparation spécifique à l'entreprise et au rôle juste avant l'entretien proprement dit. Nous proposons des simulations d'entretiens afin que vous puissiez vous débarrasser de toute anxiété ou nervosité avant l'entretien proprement dit.

Nous avons des tonnes de ressources d'entretien soigneusement sélectionnées que vous pouvez utiliser pour améliorer votre préparation et remporter le rôle.

Opportunités de réseautage

Pendant le cours, vous aurez accès à un forum de discussion en direct pour la résolution des doutes entre pairs. Nous offrons des opportunités de réseautage entre pairs avec un pool d'anciens élèves de plus de 10 000. Vous pouvez également réseauter avec d'autres étudiants du cours pendant le programme.

Mentorat dédié

Vous obtiendrez un mentor de carrière dédié et un mentor de l'industrie pour vous aider à éliminer la confusion et les doutes. Avoir un mentor garantit que vous ne faites pas d'erreurs de novice, et si vous le faites, vous apprenez rapidement de la même chose.

Commencez votre voyage en IA dès aujourd'hui !

Après avoir acquis les compétences nécessaires, obtenu la certification et préparé l'entretien, vous pouvez facilement devenir chef de produit IA.

Avec toutes les compétences acquises, vous pouvez également être actif sur d'autres plates-formes compétitives pour tester vos compétences et obtenir encore plus de pratique. Si vous souhaitez en savoir plus sur le cours, consultez la page du programme Executive PG en Machine Learning & AI et parlez à notre conseiller en carrière pour plus d'informations.