Duke University
Spécialisation Gestion des produits d'IA

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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

55 328 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(886 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 mois à compléter
à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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 : Deep learning
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : Évaluation de modèles
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Project Management
  • Catégorie : Cycle de vie des projets
  • Catégorie : Conception centrée sur l'homme
  • Catégorie : IA responsable
  • Catégorie : gestion de produit
  • Catégorie : conception de produit
  • Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
  • Catégorie : Prétraitement de données
  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Interaction Homme-Machine

Détails à connaître

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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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 : Analyse de régression
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Évaluation de modèles
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Régression logistique
Catégorie : Arbre de décision
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
Catégorie : Science des données
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Réseaux neuronaux convolutifs
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Conception des systèmes
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Opportunités de marché
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Gestion technique
Catégorie : Science des données
Catégorie : Cycle de vie des projets
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Évaluation de modèles
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Méthodologies de développement de logiciels
Catégorie : Solutions technologiques
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Déploiement du modèle
Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
Catégorie : Prétraitement de données
Catégorie : Project Management
Facteurs humains dans l'IA

Facteurs humains dans l'IA

COURS 317 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 : Facteurs humains
Catégorie : Conception de l'expérience utilisateur
Catégorie : IA responsable
Catégorie : Protection de l'information
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Conception centrée sur l'homme
Catégorie : Interaction Homme-Machine
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Informations d'identification personnelle
Catégorie : Design Thinking
Catégorie : Stratégie produit IA
Catégorie : Règlement général sur la protection des données (RGPD)

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeur

Jon Reifschneider
Duke University
3 Cours84 274 apprenants

Offert par

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