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

53 886 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(854 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 : Project Management
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Évaluation de modèles
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : gestion de produit
  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : Prétraitement de données
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Cycle de vie des projets
  • Catégorie : IA responsable
  • Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
  • Catégorie : Interaction Homme-Machine
  • Catégorie : conception de produit
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Conception centrée sur l'homme

Détails à connaître

Certificat partageable

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

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Méthodologies de développement de logiciels
Catégorie : Conception des systèmes
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Opportunités de marché
Catégorie : Science des données
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Gestion technique
Catégorie : Cycle de vie des projets
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Solutions technologiques
Catégorie : Évaluation de modèles
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Prétraitement de données
Catégorie : Project Management
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 : Protection de l'information
Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Conception centrée sur l'homme
Catégorie : Facteurs humains
Catégorie : Design Thinking
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Stratégie produit IA
Catégorie : Interaction Homme-Machine
Catégorie : Informations d'identification personnelle
Catégorie : Règlement général sur la protection des données (RGPD)

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeur

Jon Reifschneider
Duke University
3 Cours82 449 apprenants

Offert par

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