Duke University

Spécialisation "Gestion des produits d'IA"

Duke University

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

64 937 déjà inscrits

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 1,238 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 mois à compléter
à 5 heures par semaine
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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 : Éthique des données
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : Apprentissage profond
  • Catégorie : Conception de l'expérience
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : L'IA responsable
  • Catégorie : Gestion des produits
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
  • Catégorie : Conception centrée sur l'homme
  • Catégorie : Conception du produit
  • Catégorie : Modèle de formation
  • Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Gestion de projet
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Déploiement du modèle

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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 : Évaluation du modèle
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Apprentissage profond
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Régression logistique
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Apprentissage par arbre de décision
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Science des données
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Traitement du langage naturel
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
Catégorie : Analyse prédictive
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 : Nettoyage des données
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Conception des systèmes
Catégorie : Gestion du cycle de vie des applications
Catégorie : Gestion technique
Catégorie : Gestion de projet
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Solutions technologiques
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Conception technique
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Méthodologies de développement de logiciels
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 : Protection de l'information
Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur
Catégorie : L'IA responsable
Catégorie : Facteurs humains
Catégorie : Conception centrée sur l'homme
Catégorie : Intelligence décisionnelle
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Normes et conduite éthiques
Catégorie : Penser la conception
Catégorie : Conception de l'expérience
Catégorie : Droit, réglementation et conformité
Catégorie : Automatisation

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Instructeur

Jon Reifschneider
Duke University
3 Cours97 891 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

    79,63 %

  • 4 étoiles

    14,89 %

  • 3 étoiles

    2,70 %

  • 2 étoiles

    1,12 %

  • 1 étoile

    1,64 %

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

AM
Cours : Facteurs humains dans l'IA

Révisé le 11 févr. 2023

Foire Aux Questions