Duke University

Spécialisation "Gestion des produits d'IA"

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Spécialisation "Gestion des produits d'IA"

Gérer la conception et le développement des produits ML.

Comprendre comment fonctionne l'apprentissage automatique et quand et comment il peut être appliqué pour résoudre des problèmes. Apprenez à appliquer le processus de science des données et les meilleures pratiques pour diriger des projets d'apprentissage automatique, et comment développer des produits d'IA centrés sur l'humain qui garantissent le respect de la vie privée et des normes éthiques.

Jon Reifschneider

Instructeur : Jon Reifschneider

Meilleur programme d’IA

66 910 déjà inscrits

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 1,266 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 mois à compléter
à 5 heures par semaine
Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 1,266 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 mois à compléter
à 5 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

  • Identifier quand et comment l'apprentissage automatique peut être appliqué pour résoudre des problèmes

  • Appliquer des pratiques de conception centrées sur l'humain pour concevoir des expériences de produits d'IA qui protègent la vie privée et respectent les normes éthiques

  • Diriger des projets d'apprentissage automatique en utilisant le processus de science des données et les meilleures pratiques de l'industrie

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : Gestion des produits
  • Catégorie : Prétraitement des données
  • Catégorie : Protection de l'information
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : L'IA responsable
  • Catégorie : Conception du produit
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : Apprentissage profond
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Conception centrée sur l'homme
  • Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Facteurs humains
  • Catégorie : Gestion de projet
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Évaluation du modèle

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Duke University

Spécialisation - série de 3 cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage profond
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage par arbre de décision
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Régression logistique
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Traitement du langage naturel
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Science des données
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Gérer les projets d'apprentissage automatique

Gérer les projets d'apprentissage automatique

COURS 2, 18 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Surveillance du système
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Conception des systèmes
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Gestion de projet
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Science des données
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Architecture des systèmes
Facteurs humains dans l'IA

Facteurs humains dans l'IA

COURS 3, 17 heures

Ce que vous apprendrez

  • Identifier et atténuer les risques pour la vie privée et l'éthique dans les projets d'IA

  • Appliquer des pratiques de conception centrées sur l'humain pour concevoir des expériences de produits d'IA réussies

  • Construire des systèmes d'IA qui augmentent l'intelligence humaine et inspirent un modèle de confiance aux utilisateurs

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : L'IA responsable
Catégorie : Facteurs humains
Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur
Catégorie : Protection de l'information
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Conception centrée sur l'homme
Catégorie : Penser la conception
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Automatisation
Catégorie : Droit, réglementation et conformité

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeur

Jon Reifschneider
Duke University
3 Cours100 127 apprenants

Offert par

Duke University

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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.’

Avis des étudiants sur Gestion des produits d'IA

moyenne sur l'ensemble des 3 cours

  • 5 étoiles

    79,51 %

  • 4 étoiles

    14,96 %

  • 3 étoiles

    2,82 %

  • 2 étoiles

    1,09 %

  • 1 étoile

    1,60 %

TT
Cours : Fondements de l'apprentissage automatique pour les chefs de produit

Révisé le 23 déc. 2025

GK
Cours : Gérer les projets d'apprentissage automatique

Révisé le 14 févr. 2024

DR
Cours : Facteurs humains dans l'IA

Révisé le 22 juin 2024

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