This comprehensive program provides end-to-end training on the production machine learning lifecycle, designed to take your models from experiment to deployment. You’ll progress from applying feature engineering pipelines with scikit-learn and selecting models through rigorous evaluation, to optimizing PyTorch models with custom training loops and advanced diagnostics. Finally, you will master the principles of responsible AI by creating model cards and auditing systems for ethical compliance. By the end of this course, you will be able to build, tune, and deploy efficient, reliable, and ethical AI solutions. These skills are essential for ML engineers who develop and maintain robust, production-grade machine learning systems.

Production AI Model Development and Ethics

Production AI Model Development and Ethics
Ce cours fait partie de Certificat Professionnel LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval

Instructeur : Professionals from the Industry
Inclus avec
Expérience recommandée
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 : Software Documentation
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Technical Documentation
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Model Optimization
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Responsible AI
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Détails à connaître

Ajouter Ă votre profil LinkedIn
mars 2026
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise en Machine Learning
- 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 auprès de Coursera

Il y a 3 modules dans ce cours
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeur

Offert par
En savoir plus sur Machine Learning
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.

Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3Â 400Â entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
Plus de questions
Aide financière disponible,
¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.

