Managing AI projects requires more than ambition; it requires precision in planning and evaluation. In this course, Learners will learn how to define clear, measurable milestones with exit criteria, map dependencies to uncover critical path risks, and evaluate milestone completion reports against scope, quality, and readiness standards. Through videos, readings, and hands-on practice, they’ll gain confidence in turning vague project goals into structured milestones that drive accountability. Learners will practice using tools like PERT charts to identify blockers, analyze real-world milestone conflicts such as GPU procurement delays, and work through case studies where they must decide whether to approve or reject milestone closure. By the end, learners will be able to create milestone schedules, anticipate risks, and make evidence-based go/no-go decisions that ensure AI projects stay on track and deliver results with quality.
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AI Project Milestones with Confidence
Ce cours fait partie de Spécialisation Managing AI Projects That Ship and Scale
Instructeur : ansrsource instructors
Inclus avec
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Risk Management
- Catégorie : Dependency Analysis
- Catégorie : Project Controls
- Catégorie : Estimation
- Catégorie : Milestones (Project Management)
- Catégorie : Smart Goals
- Catégorie : Decision Making
- Catégorie : Project Performance
- Catégorie : Project Planning
- Catégorie : Project Scoping
- Catégorie : Project Schedules
- Catégorie : Verification And Validation
- Catégorie : Project Management
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décembre 2025
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Managing AI projects requires more than ambition; it requires precision in planning and evaluation. In this course, Learners will learn how to define clear, measurable milestones with exit criteria, map dependencies to uncover critical path risks, and evaluate milestone completion reports against scope, quality, and readiness standards. Through videos, readings, and hands-on practice, they’ll gain confidence in turning vague project goals into structured milestones that drive accountability. Learners will practice using tools like PERT charts to identify blockers, analyze real-world milestone conflicts such as GPU procurement delays, and work through case studies where they must decide whether to approve or reject milestone closure. By the end, learners will be able to create milestone schedules, anticipate risks, and make evidence-based go/no-go decisions that ensure AI projects stay on track and deliver results with quality.
Inclus
5 vidéos3 lectures4 devoirs
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Instructeur
Offert par
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Statut : Essai gratuit
Statut : PrévisualisationJohns Hopkins University
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