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Production AI Model Development and Ethics

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Production AI Model Development and Ethics

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Ce que vous apprendrez

  • Apply custom training loops with callbacks (early-stopping, checkpointing) and diagnose gradient issues using norm and activation analysis.

  • Implement feature engineering pipelines for structured and text data, then evaluate ML experiments to select production-ready models.

  • Create comprehensive model cards for LLM features that detail intended use, technical limitations, and specific fairness metrics.

  • Evaluate AI systems against established ethical guidelines to identify biases and propose actionable mitigation strategies.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Software Documentation
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Technical Documentation
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 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

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  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 3 modules dans ce cours

This module is for machine learning practitioners and data scientists who are ready to move beyond notebooks and build production-grade ML systems. Getting a model to work once is easy; making it reliable, reproducible, and efficient in production is the real challenge. This module provides the engineering discipline to bridge that gap. By the end, you will not only be building models, but also be capable of engineering reliable, efficient, and production-worthy ML systems.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs2 laboratoires non notés

This module introduces the core concepts of PyTorch Lightning that streamline deep learning development. You will learn why refactoring from raw PyTorch is essential for building scalable, production-ready models. You will get hands-on experience structuring your code into a LightningModule and using the Trainer to handle the engineering boilerplate, allowing you to focus purely on the science.

Inclus

4 vidéos3 lectures5 devoirs2 laboratoires non notés

This module equips engineers, auditors, and AI practitioners with the concrete skills to move from ethical principles to engineering practice. You will learn to create comprehensive model cards that document a system's intended use, dataset origins, performance metrics, and limitations, ensuring every stakeholder understands what the system does and where it might fail.

Inclus

4 vidéos4 lectures3 devoirs2 laboratoires non notés

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Instructeur

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’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.’

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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.’

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