Successful AI projects start with clarity, not code. This short, hands-on course helps you turn vague business goals into structured, measurable, and feasible AI problem statements. You’ll learn to evaluate whether your data is ready for modeling, estimate labeling requirements, and identify early risks such as imbalance, poor quality, or limited resources. Using real-world scenarios, you’ll apply the SMART framework to define objectives that are specific, measurable, achievable, relevant, and time-bound. By connecting business outcomes with technical success metrics like precision and recall, you’ll gain the confidence to frame AI projects that deliver measurable impact and align teams from idea to implementation.
Frame AI Problems: Objectives to Metrics
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : AI Enablement
- Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
- Catégorie : Needs Assessment
- Catégorie : Business Metrics
- Catégorie : Project Estimation
- Catégorie : Performance Metric
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Project Risk Management
- Catégorie : Risk Analysis
- Catégorie : Project Scoping
- Catégorie : Business Requirements
- Catégorie : Requirements Analysis
- Catégorie : Business Risk Management
- Catégorie : Feasibility Studies
- Catégorie : Business Priorities
- Catégorie : Due Diligence
- Catégorie : Goal Setting
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Project Design
- Catégorie : Smart Goals
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Récemment mis à jour !
décembre 2025
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Successful AI projects start with clarity, not code. This short, hands-on course helps you turn vague business goals into structured, measurable, and feasible AI problem statements. You’ll learn to evaluate whether your data is ready for modeling, estimate labeling requirements, and identify early risks such as imbalance, poor quality, or limited resources. Using real-world scenarios, you’ll apply the SMART framework to define objectives that are specific, measurable, achievable, relevant, and time-bound. By connecting business outcomes with technical success metrics like precision and recall, you’ll gain the confidence to frame AI projects that deliver measurable impact and align teams from idea to implementation.
Inclus
4 vidéos5 lectures6 devoirs
Instructeur
Offert par
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