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Building AI-Powered Products: A Guide for Product Managers

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Building AI-Powered Products: A Guide for Product Managers

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Karlis Zars

Instructeurs : Starweaver

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

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

Expérience recommandée

5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Differentiate AI product opportunities from traditional software features and identify where AI creates measurable user and business value.

  • Evaluate data readiness, feasibility constraints, and solution patterns to scope viable AI features for real product use cases.

  • Define practical success metrics, trust signals, and evaluation criteria for launching AI features with confidence.

  • Apply human oversight, governance-aware practices, and risk controls to design trustworthy AI product experiences.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Product Management
  • Catégorie : AI Product Strategy
  • Catégorie : Product Roadmaps
  • Catégorie : Product Development
  • Catégorie : Feasibility Studies
  • Catégorie : AI literacy
  • Catégorie : Decision Intelligence
  • Catégorie : Governance
  • Catégorie : UI/UX Research
  • Catégorie : Product Automation
  • Catégorie : Product Requirements
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : User Experience Design
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Project Scoping
  • Catégorie : Governance Risk Management and Compliance

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : Risking

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septembre 2026

Évaluations

2 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 2 modules dans ce cours

This module helps learners shift from traditional product thinking to AI product thinking. It introduces how AI-powered products differ from conventional software, how to identify strong AI opportunities, and how to validate whether a problem is actually worth solving with AI. Learners then move into scoping AI features, assessing data readiness, defining inputs and outputs, and choosing the right solution pattern such as prompt-only, retrieval-augmented generation, fine-tuning, or agents.

Inclus

11 vidéos3 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs2 sujets de discussion

This module focuses on what happens once an AI feature moves toward launch. Learners explore how to measure AI performance in product terms, interpret ML metrics such as precision, recall, accuracy, and F1, and define practical thresholds for when a model is good enough to ship. The module then shifts into trust and risk, including UX for non-deterministic outputs, transparency design, human-in-the-loop patterns, bias, fairness, privacy, and governance. Finally, learners examine how to launch, monitor, and scale AI products through phased rollouts, shadow testing, post-launch monitoring, cost awareness, and roadmap planning.

Inclus

11 vidéos2 lectures1 devoir2 évaluations par les pairs2 sujets de discussion

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Offert par

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Felipe M.

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’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.

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’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.’

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