Sentei-me em uma noite de sexta-feira em 2019, meses antes de a pandemia ser percebida como global - naquele ponto apenas um pontinho nas notícias entre muitas outras coisas - e me comprometi a transformar parte da ansiedade latente que vinha sentindo sobre a trajetória da minha vida em algo mais estruturado e intencional.

Eu estava saindo de uma estranha transição. Eu coloquei muito do meu esforço e pensamento em um projeto sobre a construção da comunidade que eu ainda coloco algum esforço e pensamento. Mas em 2019 eu passei por um grande esgotamento e fiz a transição por relacionamento, emprego e mudanças residenciais e construção de comunidade, embora ainda fosse uma aspiração, parecia muito longe de ser uma realidade. E então voltei a dedicar tempo e esforço pensando no futuro em que queria viver - meu microcosmo pessoal de significado, criação e criação de significado.

Eu estabeleci um monte de metas e sinto vergonha de compartilhá-las, mas aqui estão elas:

Curto Prazo (1–3 anos…2020–2023):

Objetivos pessoais

• Produza 3 Projetos de Arte ✅
• Inicie uma loja virtual e serviço Adæpt ✅
• Viajar para surfar e escrever — 2 países

• Torne-se um gerente de produto ✅
• Gerente de produto de produtos de IA/dados
• Torne-se um arquiteto de nuvem certificado
• Iniciar mestrado na USC ✅

Objetivos pessoais

• Escreva um livro
• Agente de talentos criativos e parceiro
• Construindo patrimônio na terra

• Mg. Dir. de Eng. de Dados & Produtos de IA
• 3 fluxos de renda - Produto, Gerenciamento, Jurídico
• Trabalho Jurídico - IP/M&A/Contratos/Regulamentação

Objetivos pessoais

• Administrador Comunitário, Ancião, Conselheiro
• Ajudar a criar os filhos
• Viajar & Criar

• Mordomo Firme Produtivo, Ancião, Conselheiro
• Ensinando, Pesquisando, Orientando Laboratório-Estúdio
• Sócio na Gestão de Financiamento de Projetos

Objetivos pessoais

• Administrador Comunitário, Ancião, Conselheiro
• Ajudar a criar os filhos
• Viajar & Criar

• Membro do conselho da Product Co-Op
• Palestrante e Escritor
• Parceiro estratégico para produtos de IA

Em 2021 bati a meta de me tornar gerente de produto e por isso sou grata. E embora eu desejasse ter feito mais entre 2019 e agora para aprofundar minhas habilidades e compreensão de todas as coisas que constituem a IA, estou aqui em 05/05/2023 com a determinação de seguir esse objetivo.

Fiz um curso de aprendizado de máquina em meu programa de pós-graduação e usar modelos, brincar com os dados para fazer com que os modelos respondessem da maneira que eu queria e relatar como eram essas respostas foi um exercício gratificante. Estou animado para mergulhar fundo no “não saber” novamente. E assim, recentemente me inscrevi em alguns cursos para me impulsionar nesse objetivo:

1. Dan Shipper (from Every) está ministrando um curso sobre a construção de chatbots com a Open AI API

Ao fazer esses cursos, complementarei esse conhecimento com outras coisas que estou aprendendo e espero reuni-las em princípios, práticas, projetos e pensamentos. Este será o primeiro de uma série de postagens que farei sobre minha jornada para me tornar um AI Product Manager.

Então - relatando a Semana 1 deste Caminho:

A primeira sessão do curso de Dan foi ótima; Estou animado por fazer parte da comunidade Every e ao lado dos alunos desta coorte. Examinamos um terreno elevado sobre o que esperar e como operar. Estaremos nos apoiando no ChatGPT o máximo possível para aprender a fazer a codificação que precisamos fazer (da mesma forma + junto com o uso de referências tradicionais como Google e StackOverflow)

Também estamos usando o Replit, que estou começando a usar, adoro e recomendo. Aqui está o código que fiz com a ajuda do ChatGPT (principalmente ele escreveu o código):

import openai
import os

# Set the API key
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

def chat_with_gpt(prompt, conversation_history):
    # Add the user's message to the conversation history
    conversation_history.append({"role": "user", "content": prompt})

    # Generate a response using the conversation history
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model='gpt-3.5-turbo',
        messages=conversation_history,
        max_tokens=150,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.8,
    )

    # Extract the response text and add it to the conversation history
    response_text = response.choices[0].message['content'].strip()
    conversation_history.append({"role": "assistant", "content": response_text})

    return response_text

def main():
    print("Welcome to the GPT-3.5 chatbot! You can start chatting now. If you want to exit, type 'quit'.")
    
    # Initialize an empty conversation history
    conversation_history = [{"role": "system", "content": "You are chatting with a GPT-3.5 powered AI."}]
    
    while True:
        user_input = input("You: ")
        
        if user_input.lower() == "quit":
            print("Goodbye!")
            break
        
        response = chat_with_gpt(user_input, conversation_history)
        print("GPT-3.5: " + response)

if __name__ == "__main__":
    main()

A semana 1 da aula de gerenciamento de produtos de IA de Jon também foi legal. Revendo a história da IA, aprecio o quão longe esse esforço de construir “máquinas cognitivas” vai

E também fornece um ótimo contexto sobre as relações entre os diferentes campos que compõem a IA:

Meu objetivo é entender “o como” da melhor maneira possível, para que eu comece a definir melhor o “porquê” como gerente de produto. Além disso, quero entender os princípios de UX/UI aplicáveis ​​à criação de produtos que apresentam ou alavancam a IA — e como esses princípios podem ser diferentes dependendo da extensão em que a IA é usada e de quão central ela é para a interface do produto.