Artificial intelligence (AI) projects are some of the most exciting and fast-moving initiatives in today’s organizations. But while AI systems can fail because of technical problems, in practice they often fail for another reason: poor execution. Blockers aren’t tracked, responsibilities blur, teams lose alignment, or deliverables don’t meet the quality standards promised to stakeholders.
Lead and Evaluate AI Project Implementations
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Lead and Evaluate AI Project Implementations
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Instructeur : Professionals in the Industry
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niveau Intermédiaire
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Issue Tracking
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : Acceptance Testing
- Catégorie : User Acceptance Testing (UAT)
- Catégorie : Quality Assurance and Control
- Catégorie : Coordination
- Catégorie : Project Coordination
- Catégorie : Workflow Management
- Catégorie : Quality Assurance
- Catégorie : Plan Execution
- Catégorie : Product Quality (QA/QC)
- Catégorie : Verification And Validation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Model Deployment
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Instructeur
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Statut : PrévisualisationAI CERTs
Statut : Essai gratuitSkillsBooster Academy
Statut : Essai gratuitUniversity of Illinois Urbana-Champaign
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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.
Étudiant(e) depuis 2020
’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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