Duke University

Spécialisation "Gestion des produits d'IA"

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Duke University

Spécialisation "Gestion des produits d'IA"

Gérer la conception et le développement des produits ML.

Comprendre comment fonctionne l'apprentissage automatique et quand et comment il peut être appliqué pour résoudre des problèmes. Apprenez à appliquer le processus de science des données et les meilleures pratiques pour diriger des projets d'apprentissage automatique, et comment développer des produits d'IA centrés sur l'humain qui garantissent le respect de la vie privée et des normes éthiques.

Jon Reifschneider

Instructeur : Jon Reifschneider

60 982 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 1,160 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 mois à compléter
à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Débutant

Expérience recommandée

4 mois à compléter
à 5 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Identifier quand et comment l'apprentissage automatique peut être appliqué pour résoudre des problèmes

  • Appliquer des pratiques de conception centrées sur l'humain pour concevoir des expériences de produits d'IA qui protègent la vie privée et respectent les normes éthiques

  • Diriger des projets d'apprentissage automatique en utilisant le processus de science des données et les meilleures pratiques de l'industrie

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : Prétraitement des données
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Apprentissage profond
  • Catégorie : Conception de l'expérience
  • Catégorie : Conception centrée sur l'homme
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Modèle de formation
  • Catégorie : Conception du produit
  • Catégorie : Gestion des produits
  • Catégorie : Gestion de projet
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : L'IA responsable
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Déploiement du modèle

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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 Duke University

Spécialisation - série de 3 cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage profond
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Régression logistique
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage par arbre de décision
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Traitement du langage naturel
Catégorie : Science des données
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Vision par ordinateur
Gérer les projets d'apprentissage automatique

Gérer les projets d'apprentissage automatique

COURS 2, 18 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Conception des systèmes
Catégorie : Conception technique
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Gestion du cycle de vie des applications
Catégorie : Gestion technique
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Solutions technologiques
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Méthodologies de développement de logiciels
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Science des données
Catégorie : Gestion de projet
Catégorie : Évaluation du modèle
Facteurs humains dans l'IA

Facteurs humains dans l'IA

COURS 3, 18 heures

Ce que vous apprendrez

  • Identifier et atténuer les risques pour la vie privée et l'éthique dans les projets d'IA

  • Appliquer des pratiques de conception centrées sur l'humain pour concevoir des expériences de produits d'IA réussies

  • Construire des systèmes d'IA qui augmentent l'intelligence humaine et inspirent un modèle de confiance aux utilisateurs

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur
Catégorie : L'IA responsable
Catégorie : Facteurs humains
Catégorie : Conception centrée sur l'homme
Catégorie : Protection de l'information
Catégorie : Normes et conduite éthiques
Catégorie : Intelligence décisionnelle
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Droit, réglementation et conformité
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Conception de l'expérience
Catégorie : Automatisation
Catégorie : Penser la conception

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Instructeur

Jon Reifschneider
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3 Cours93 162 apprenants

Offert par

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