University of California, Santa Cruz

Managing AI Deployment Projects, Part 1

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University of California, Santa Cruz

Managing AI Deployment Projects, Part 1

Moshe Gotesman

Instructeur : Moshe Gotesman

Inclus avec Coursera Plus

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

Expérience recommandée

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

  • Apply CPMAI methodology to AI projects by aligning business objectives, assessing data feasibility, and structuring iterative cycles to improve ROI

  • Identify core AI patterns, anticipate pitfalls, and apply trustworthy practices to evaluate and manage AI project risks across the project lifecycle.

  • Develop, test, and deploy models with strong pipelines, versioning, and retraining strategies to optimize AI solutions, performance & adaptability.

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juin 2026

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 5 modules dans ce cours

This module serves as the introduction to the first of two courses on managing AI infrastructure deployment projects, focusing specifically on elements unique to this domain following the CPMAI methodology. You will define what constitutes an AI deployment project, identify the unique characteristics of such projects, and explore the "Seven Patterns of AI."

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir

Establishing the right foundation for an AI project starts with clearly defining the business problem you intend to solve. In this module, you will learn why AI is needed, set success metrics, identify the relevant pattern(s) of AI, clarify the scope, determine whether the AI project can proceed, and ensure that stakeholders agree on goals.

Inclus

1 vidéo1 devoir

In this module, you will learn what data is needed and whether it is sufficient in quantity and quality. Successful AI efforts depend on having the right data, at the right time, in the right format. Phase II is designed to confirm that such data is actually available, feasible to work with, and suitable for solving the stated business problems.

Inclus

1 vidéo1 devoir

Now that you have already confirmed that the business problem warrants an AI solution (Phase I) and that you have identified and inventoried the data needed to power that solution (Phase II). Now comes the phase where the bulk of practical effort often occurs. Many teams discover that 80% or more of their time on AI projects is spent preparing data rather than coding or modeling. By systematically planning and executing data preparation, you maximize the chances that your AI project will succeed.

Inclus

1 vidéo1 devoir

This final module synthesizes the foundational work of the CPMAI methodology, reviewing the Seven Patterns of AI and CPMAI Phases I through III. This marks the conclusion of the Part 1 in the course series, providing the essential blueprint needed to transition into Part 2.

Inclus

1 devoir

Instructeur

Moshe Gotesman
University of California, Santa Cruz
1 Cours1 apprenant

Offert par

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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.

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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