Successful AI projects start with clarity, not code. This short, hands-on course helps you turn vague business goals into structured, measurable, and feasible AI problem statements. You’ll learn to evaluate whether your data is ready for modeling, estimate labeling requirements, and identify early risks such as imbalance, poor quality, or limited resources. Using real-world scenarios, you’ll apply the SMART framework to define objectives that are specific, measurable, achievable, relevant, and time-bound. By connecting business outcomes with technical success metrics like precision and recall, you’ll gain the confidence to frame AI projects that deliver measurable impact and align teams from idea to implementation.
Frame AI Problems: Objectives to Metrics
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Frame AI Problems: Objectives to Metrics
Ce cours fait partie de Spécialisation Managing AI Projects That Ship and Scale
Instructeur : ansrsource instructors
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Needs Assessment
- Catégorie : Project Risk Management
- Catégorie : Performance Metric
- Catégorie : Project Estimation
- Catégorie : Business Requirements
- Catégorie : Business Risk Management
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : AI Enablement
- Catégorie : Functional Requirement
- Catégorie : Risk Analysis
- Catégorie : Business Metrics
- Catégorie : Goal Setting
- Catégorie : Requirements Analysis
- Catégorie : Project Scoping
- Catégorie : Feasibility Studies
- Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : Smart Goals
- Catégorie : Due Diligence
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
décembre 2025
Enseigné en Anglais
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Inclus
4 vidéos5 lectures6 devoirs
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