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

53 435 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(833 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 mois à compléter
à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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 : IA responsable
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Facteurs humains
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Interaction Homme-Machine
  • Catégorie : Project Management
  • Catégorie : Conception centrée sur l'homme
  • Catégorie : gestion de produit
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : Gestion technique
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : conception de produit
  • Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)

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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 : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Arbre de décision
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Mesure de la performance
Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
Catégorie : Science des données
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Vision par ordinateur

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Conception technique
Catégorie : Moniteur du système
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Project Management
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Solutions technologiques
Catégorie : Gestion technique
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Science des données
Catégorie : Architecture des systèmes
Catégorie : Cycle de vie du développement logiciel
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Conception des systèmes
Facteurs humains dans l'IA

Facteurs humains dans l'IA

COURS 317 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 : IA responsable
Catégorie : Facteurs humains
Catégorie : Conception centrée sur l'homme
Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur
Catégorie : Protection de l'information
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Droit, réglementation et conformité
Catégorie : Informations d'identification personnelle
Catégorie : Automatisation
Catégorie : Interaction Homme-Machine
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage Humain
Catégorie : Design Thinking

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Instructeur

Jon Reifschneider
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Offert par

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