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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

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

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

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

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

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

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

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 : Performance Tuning
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Data Visualization

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

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Instructeur

LearningMate
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51 Cours439 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
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Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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.’
Chaitanya A.
’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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