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Spécialisation Agentic AI Performance & Reliability

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Spécialisation Agentic AI Performance & Reliability

Build Reliable Production AI Systems. Deploy, monitor, and optimize AI models with automated pipelines and real-time performance tracking.

LearningMate

Instructeur : LearningMate

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

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à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Build automated MLOps pipelines for deploying, monitoring, and retraining AI models in production environments

  • Implement real-time anomaly detection and performance monitoring systems with KPI dashboards and automated alerts.

  • Design feedback loops and reproducible workflows to ensure AI reliability and continuous improvement at scale.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
  • Catégorie : Automation
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Data-Driven Decision-Making
  • Catégorie : Anomaly Detection
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : DevOps
  • Catégorie : CI/CD
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Agentic systems
  • Catégorie : Continuous Monitoring
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Version Control
  • Catégorie : Performance Analysis
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Real Time Data

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

décembre 2025

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Coursera

Spécialisation - série de 7 cours

Ce que vous apprendrez

  • Partition data fairly, monitor models for drift using PSI/KL divergence, and build automated retraining pipelines for reliable, production-grade AI.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Maintenance

Ce que vous apprendrez

  • Implement real-time anomaly detection to find critical outliers and differentiate true system failures from benign data drift in AI systems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Threat Detection
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Trend Analysis
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Continuous Monitoring
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Event Monitoring

Ce que vous apprendrez

  • Design automated feedback loops to capture human insights, analyze model performance, and retrain AI to meet specific operational goals.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Performance Analysis
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Human Machine Interfaces
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Performance Metric
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Applied Machine Learning

Ce que vous apprendrez

  • Aggregate agent performance data and apply statistical A/B tests to objectively measure and validate improvements in AI systems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : Business Intelligence
Catégorie : Performance Testing
Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Business Metrics
Catégorie : LangChain
Catégorie : CrewAI
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Descriptive Analytics
Catégorie : Agentic systems
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Performance Metric
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Event Monitoring

Ce que vous apprendrez

  • Design dashboards and automated alerts, translating complex AI performance data into clear, actionable insights for stakeholders.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Budget Management
Catégorie : Continuous Monitoring
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Performance Analysis
Catégorie : Business Intelligence
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Performance Metric
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Cost Management
Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
Catégorie : Decision Making

Ce que vous apprendrez

  • Develop core data preparation and exploration skills for AI. Implement data validation and visualization to ensure high-quality data for models.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data Preprocessing

Ce que vous apprendrez

  • Learners will apply statistical analysis for sampling and build reproducible data workflows using parameterization and data versioning.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Mining
Catégorie : Software Documentation
Catégorie : Research and Design
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Analytics
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Sample Size Determination
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Data Strategy
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Version Control
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Data Science

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Instructeur

LearningMate
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Étudiant(e) depuis 2018
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Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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