Evaluate AI Risks: Adopt Smart Predictions is a beginner-level course designed for project managers, analysts, and business leaders who need to make smart decisions about using AI tools. In a world full of AI hype, how do you prove if a risk prediction model is a valuable asset or a dangerous liability? This course teaches you to look past simple accuracy and use the metrics that matter.
Evaluate AI Risks: Adopt Smart Predictions
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Evaluate AI Risks: Adopt Smart Predictions
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Advanced Project Operations & Automation
Dozent: LearningMate
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Evaluate AI risk predictions using performance metrics like precision and recall to make data-driven model adoption decisions.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Technical Communication
- Kategorie: Strategic Decision-Making
- Kategorie: Risk Analysis
- Kategorie: Performance Metric
- Kategorie: Data-Driven Decision-Making
- Kategorie: Model Evaluation
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Advanced Project Operations & Automation
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
This foundational module introduces the critical concepts needed to evaluate any AI prediction model. You will learn why simple accuracy is often misleading and discover how to frame a model’s performance using a confusion matrix. By the end of this module, you will be able to define precision and recall, the two most important metrics for understanding a model's real-world effectiveness, and classify prediction outcomes correctly.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre2 Aufgaben
In this module, you will move from concepts to calculation. You will learn the specific formulas for precision and recall and apply them to a real-world dataset. This hands-on process will transform the raw output of a confusion matrix into two powerful numbers that tell a clear story about the model's performance.
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1 Video1 Lektüre2 Aufgaben
In this final module, you will learn to synthesize your metrics into a clear, defensible business recommendation. Calculating the numbers is not sufficient; you must interpret what they mean for the project and make the final call: adopt the model, reject it, or send it back for retraining.
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