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Frame AI Problems: Objectives to Metrics

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Frame AI Problems: Objectives to Metrics

ansrsource instructors

Instructeur : ansrsource instructors

Inclus avec Coursera Plus

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

Expérience recommandée

2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Managing AI Projects That Ship and Scale
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a un module dans ce cours

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.

Inclus

4 vidéos5 lectures6 devoirs

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeur

ansrsource instructors
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52 Cours1 050 apprenants

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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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.
Étudiant(e) depuis 2021
’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.’

Foire Aux Questions

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