Systems Thinking for AI & Automation

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Systems Thinking for AI & Automation

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Applied AI: Data Analysis, Workflows, and Decisions“

Dozent: Tina Lasisi

Bei enthalten

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3 Module

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

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

3 Module

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

Determine which workflows to automate and how, using proven assessment frameworks.
Explore different tools that support the automations you want to incorporate.
Interpret and adapt AI-generated outputs for practical use in personal and professional life.
Design workflows that use quality data you provided to support scalable, AI-ready practices.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Information Architecture
Kategorie: Data Management
Kategorie: Strategic Thinking
Kategorie: Cost Benefit Analysis
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: Record Keeping
Kategorie: Systems Thinking

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Generative AI
Kategorie: AI Workflows

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Kürzlich aktualisiert!

Juni 2026

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3 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Applied AI: Data Analysis, Workflows, and Decisions“

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

AI can help you work faster—but only when it's applied to the right problems. "In Systems Thinking for AI & Automation," you'll learn how to identify tasks worth automating, avoid common automation mistakes, and create workflows that save time and reduce manual effort.

Through hands-on activities, you'll apply the IDEA framework—Identify, Document, Experiment, Adjust— a practical approach to making more thoughtful automation decisions. You'll explore the technologies behind modern automation, including no-code tools, low-code platforms, APIs, AI-assisted scripting, and generative AI. You'll also learn how to organize information and knowledge so AI tools can find, use, and build on it more effectively. Whether you're looking to streamline your work, improve team processes, or make better use of AI tools, this course will help you design practical, scalable tools that support productivity today and adapt to future advances in AI and automation. This is the second course in the "Applied AI: Data Analysis, Workflows, and Decisions" series, a three-course series on practical ways to integrate AI into your personal and professional routines.

In this module, you will explore how to evaluate which tasks in your daily workflow are worth automating using a structured decision framework. You’ll assess potential time savings and reflect on where automation adds value, or carries hidden costs, so that you can choose the right tasks to optimize.

Das ist alles enthalten

2 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

2 VideosInsgesamt 8 Minuten

Weighing Automation Decisions4 Minuten
The IDEA Framework4 Minuten

5 LektürenInsgesamt 55 Minuten

Course Introduction5 Minuten
Course Syllabus10 Minuten
Help Us Learn More About You15 Minuten
The Case for Automation (And When to Skip It)15 Minuten
Automation Self-Audit Exercise10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 20 Minuten

Module One Quiz20 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 15 Minuten

Reflect: Automation Self-Audit Exercise15 Minuten

In this module, you will explore the landscape of automation tools, from no-code platforms to AI-assisted scripting, and understand how APIs enable systems to connect and communicate. Through a guided practice, you will learn to use GenAI tools to generate automation examples and evaluate them safely.

Das ist alles enthalten

3 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

3 VideosInsgesamt 12 Minuten

Overview of the Automation Ecosystem4 Minuten
Explaining APIs4 Minuten
Tool Selection Example4 Minuten

4 LektürenInsgesamt 40 Minuten

Why GenAI Is So Useful for Automation10 Minuten
What You’re Actually Handing Over10 Minuten
No-Code, Low-Code, Scripting: Picking the Right Wrench10 Minuten
Guided Exploration #1: Using AI to Generate & Explain Automation10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 20 Minuten

Module Two Quiz20 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Reflect: Guided Exploration #110 Minuten

In this module, you will discover how structured information capture can serve as a powerful form of automation. Our goal is to rethink how you can store and retrieve knowledge by making your data AI-ready, low-friction, and semantically searchable.

Das ist alles enthalten

1 Video6 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

1 VideoInsgesamt 4 Minuten

Capturing & Accessing Information4 Minuten

6 LektürenInsgesamt 50 Minuten

Why How You Store Information Is Also Automation10 Minuten
The Best System Is the One You'll Actually Use10 Minuten
Guided Exploration #2: Making Information Findable10 Minuten
Key Takeaways5 Minuten
Post-Course Survey10 Minuten
Keep Learning with Michigan Online5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 20 Minuten

Module Three Quiz20 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Reflect: Guided Exploration #210 Minuten

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Dozent

Tina Lasisi

University of Michigan

3 Kurse5.114 Lernende

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University of Michigan

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

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

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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