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IBM

AI Workflow: AI in Production

Mark J Grover
Ray Lopez, Ph.D.

Instructeurs : Mark J Grover

4 662 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5

(47 avis)

niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
17 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

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

Détails à connaître

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Évaluations

10 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation IBM AI Enterprise Workflow
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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Il y a 4 modules dans ce cours

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.

Inclus

5 vidéos16 lectures4 devoirs

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.

Inclus

3 vidéos6 lectures3 devoirs

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.

Inclus

10 lectures1 devoir

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.

Inclus

4 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.3 (13 évaluations)
Mark J Grover
13 Cours114 778 apprenants

Offert par

IBM

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Machine Learning

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 47

4.5

47 avis

  • 5 stars

    72,34 %

  • 4 stars

    14,89 %

  • 3 stars

    4,25 %

  • 2 stars

    4,25 %

  • 1 star

    4,25 %

KK
5

Révisé le 10 déc. 2020

TB
5

Révisé le 15 avr. 2021

GM
5

Révisé le 31 déc. 2020

Emplacement réservé

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