Wykorzystanie AI w produkcie i życiu codziennym Product Managera, aby wyprzedzać pozostałych.

Wydanie PREMIUM#121

Cześć 💙

Temat Premium na dzisiaj:

Wykorzystanie AI w produkcie i życiu codziennym Product Managera

Zaopatrz się w notatnik 📰  i swój ulubiony trunek 🍺🍸.

Życzymy dobrej lektury,
Grzegorz i Kamil

---

To jest wydanie PREMIUM - przeznaczone jednemu lub dwóm tematom. Pełne zagłębienie od Od A do Z.  Problem, how to, kogo warto śledzić, gdzie uzupełnić wiedzę, narzędzia, szablony, dodatkowe materiały. Oszczędzasz czas i pieniądze na poszukiwanie wartościowych materiałów

---

AGENDA

🔷 Ważne aspkety dotyczące AI

🔷 Software development vs AI development

🔷 Jakie problemy możemy rozwiązywać w naszych produktach za pomocą ML'a?

🔷 Kiedy posiłkować się AI w produkcie...a kiedy nie?

🔷 Narzędzia AI w codziennej pracy Product Managera

🔷 Dobre praktyki zarządzania cyklem życia produktów AI/ML 

🔷 Darmowe kursy wokół AI

🔷 Skąd czerpać nowinki o AI?

🔷 Rekomendowane książki, artykuły oraz narzędzia

🔷 Kogo warto obserowować?

---

💙 Ważne aspekty dotyczące AI

Nie będziemy opisywać od zera czym jest AI, ale kilka ważnych aspektów warto przypomnieć:

1. Definicja AI: Sztuczna inteligencja odnosi się do technologii, której celem jest umożliwienie maszynom i komputerom wykonywania zadań, które normalnie wymagałyby ludzkiej inteligencji, takie jak rozwiązywanie problemów, uczenie się, przetwarzanie języka naturalnego czy rozpoznawanie obrazów.

2. Rodzaje AI: W AI można wyróżnić dwie główne kategorie: słabą (zwaną także wąską) i silną (zwaną także ogólną). Sztuczna inteligencja słaba jest ukierunkowana na rozwiązywanie konkretnych zadań, podczas gdy AI silna ma potencjał do myślenia na poziomie ludzkim i rozumienia różnorodnych koncepcji.

3. Algorytmy uczenia maszynowego: AI osiąga swoje cele dzięki zastosowaniu różnych algorytmów uczenia maszynowego. Te algorytmy pozwalają maszynom "uczyć się" na podstawie danych, co prowadzi do coraz bardziej precyzyjnych prognoz i decyzji.

4. Zastosowania AI: AI znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, transport, marketing, finanse, przemysł, edukacja i wiele innych. Może to obejmować diagnostykę chorób, autonomiczne pojazdy, personalizację reklam, analizę danych biznesowych i wiele innych.

5. Etyka AI: Rozwój AI rodzi również ważne pytania etyczne i społeczne. Wśród nich są kwestie związane z prywatnością danych, odpowiedzialnością za błędne decyzje podejmowane przez algorytmy, potencjalnym zastąpieniem miejsc pracy przez automatyzację itp.

6. Przyszłość AI: W miarę postępu technologii można oczekiwać, że sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę w naszym życiu. To wiąże się zarówno z potencjalnymi korzyściami, jak i wyzwaniami, które powinniśmy świadomie rozważać.

7. Ludzkie aspekty AI: Pomimo zaawansowanego rozwoju AI, nadal istnieją pewne zadania, w których ludzie przewyższają maszyny, takie jak zdolność do empatii, kreatywności, moralnego rozumowania i kontekstowej inteligencji.

8. Kontrola i nadzór AI: Ważne jest, aby zapewnić odpowiednią kontrolę i nadzór nad systemami AI, aby unikać niepożądanych skutków i zapewnić bezpieczeństwo użytkowników.