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IBM

AI Workflow: AI in Production

Mark J Grover
Ray Lopez, Ph.D.

Dozenten: Mark J Grover

4.601 bereits angemeldet

Enthalten inCoursera Plus

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(47 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 17 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 17 Stunden
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Artificial Intelligence (AI)
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Information Engineering
  • Kategorie: Machine Learning

Wichtige Details

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Bewertungen

10 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung IBM AI Enterprise Workflow
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

This module focuses on feedback loops and monitoring. Feedback loops represent all the possible ways you can return to an earlier stage in the AI enterprise workflow. We initially discussed feedback loops in the first course of this specialization; however, here our focus is on unit testing. We are also looking at business value, a very important consideration that often gets overlooked; is the model having as significant effect on business metrics as intended? It is important to be able to use log files that have been standardized across the team to answer questions about business value as well as performance monitoring. You will have an opportunity to complete a case study on performance monitoring, where you will write unit tests for a logger and a logging API endpoint, test them, and write a suite of unit tests to validate if the logging is working correctly.

Das ist alles enthalten

5 Videos16 Lektüren4 Aufgaben

This module will wrap up the formal learning in this course by completing hands on tutorials of Watson Openscale and Kubernetes. IBM Watson OpensScale is a suite of services that allows you to track the performance of production AI and its impact on business goals, with actionable metrics, in a single console. Kubernetes is a container orchestration platform for managing, scheduling and automating the deployment of Docker containers. The containers we have developed as part of this course are essentially microservices meant to be deployed as cloud native applications.

Das ist alles enthalten

3 Videos6 Lektüren3 Aufgaben

In this module you start part one (Data Investigation) of a three-part capstone project designed to pull everything you have learned together. We have provided a brief review of what you should have learned thus far; however, you may want to review the first five courses prior to starting the project. A major goal of this capstone is to emulate a real-world scenario, so we won’t be providing notebooks to guide you as we have done with the previous case studies.

Das ist alles enthalten

10 Lektüren1 Aufgabe

In this module you will complete your capstone project and submit it for peer review. Part 2 of the Capstone project involves building models and selecting the best model to deploy. You will use time-series algorithms to predict future values based on previously observed values over time. In part 3 of the Capstone project, your focus will be creating a post-production analysis script that investigates the relationship between model performance and the business metrics aligned with the deployed model. After completing and submitting your capstone project, you will have access to the solution files for further review.

Das ist alles enthalten

4 Lektüren2 Aufgaben1 peer review

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.3 (13 Bewertungen)
Mark J Grover
13 Kurse110.851 Lernende

von

IBM

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Bewertungen von Lernenden

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4.5

47 Bewertungen

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  • 1 star

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GM
5

Geprüft am 31. Dez. 2020

SB
4

Geprüft am 6. Feb. 2021

KK
5

Geprüft am 10. Dez. 2020

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