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Spécialisation Strategic AI Governance

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Spécialisation Strategic AI Governance

Lead AI Governance and Responsible Deployment. Build expertise in AI ethics, governance frameworks, and operational excellence for enterprises.

Caio Avelino
Starweaver
Karlis Zars

Instructeurs : Caio Avelino

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

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à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Design and implement comprehensive AI governance frameworks with ethical guidelines, risk assessments, and compliance policies.

  • Build and automate secure MLOps pipelines while conducting systematic audits for bias, fairness, and responsible AI deployment.

  • Optimize AI operations through cloud cost management, security assessments, and performance monitoring across enterprise systems.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Governance
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Automation
  • Catégorie : Financial Forecasting
  • Catégorie : Technical Documentation
  • Catégorie : Secure Coding
  • Catégorie : Risk Management
  • Catégorie : CI/CD
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Threat Modeling
  • Catégorie : Security Testing
  • Catégorie : Compliance Management
  • Catégorie : Experimentation
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Application Security
  • Catégorie : Governance
  • Catégorie : Cost Management
  • Catégorie : Stakeholder Communications
  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : Vulnerability Assessments

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

décembre 2025

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 Coursera

Spécialisation - série de 7 cours

Ce que vous apprendrez

  • Evaluate AI use cases by applying key Responsible AI principles such as fairness, transparency, and accountability.

  • Identify and document potential risks and biases across data, models, and user interactions using structured ethical design tools.

  • Develop and communicate stakeholder-ready presentations and documentation that clearly articulate Responsible AI design decisions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Stakeholder Communications
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Ethical Standards And Conduct
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Risk Management
Catégorie : Governance
Catégorie : Case Studies
Catégorie : Project Documentation
Catégorie : Risk Mitigation
Catégorie : Stakeholder Analysis
Catégorie : Design
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Presentations
Catégorie : Accountability

Ce que vous apprendrez

  • Performance monitoring is essential for maintaining AI system reliability and fairness across diverse user populations

  • Technical architecture decisions (fine-tuning vs RAG) require systematic evaluation of costs, capabilities, and maintenance requirements

  • Effective AI governance requires proactive policy creation, technical guardrails, and cross-functional collaboration to ensure responsible deployment

  • Sustainable AI operations depend on establishing measurable quality benchmarks and continuous feedback loops

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Risk Management
Catégorie : Performance Metric
Catégorie : Gap Analysis
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Cost Benefit Analysis
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Catégorie : Cross-Functional Team Leadership
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Governance Risk Management and Compliance
Catégorie : Quality Assessment
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Compliance Management
Catégorie : AI Security
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Performance Analysis
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Content Performance Analysis
Catégorie : Governance

Ce que vous apprendrez

  • Learners will be able to systematically analyze data access patterns to recommend role-based controls, evaluate organizational governance maturity ag

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Identity and Access Management
Catégorie : Governance
Catégorie : Quality Assurance and Control
Catégorie : Data Quality
Catégorie : AI Security
Catégorie : Role-Based Access Control (RBAC)
Catégorie : Data Access
Catégorie : Data Management
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Benchmarking
Catégorie : Metadata Management
Catégorie : Data Security
Catégorie : SQL

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Risk Analysis
Catégorie : Business Ethics
Catégorie : Technology Roadmaps
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Decision Making
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Governance
Catégorie : Organizational Strategy
Catégorie : Strategic Leadership
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Enterprise Architecture
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Cross-Functional Collaboration

Ce que vous apprendrez

  • Reliable MLOps depends on systematic diagnosis: performance issues are solved by log analysis and pipeline investigation, not guesswork.

  • Governance must be automated into deployment—responsible AI needs CI/CD checks for fairness, explainability, and safe rollbacks, not manual reviews.

  • Adaptive systems need intelligent automation—production models should monitor drift and trigger retraining automatically to stay accurate.

  • Operational excellence requires end-to-end visibility, strong monitoring, versioning and audit trails enable fast debugging and long-term reliability

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Cloud Platforms
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Performance Analysis
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Automation
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Continuous Monitoring
Catégorie : Continuous Delivery
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Continuous Integration
Catégorie : Continuous Deployment

Ce que vous apprendrez

  • Create comprehensive documentation and conduct ethical evaluations of large language model systems to ensure responsible AI deployment.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Auditing
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Case Studies
Catégorie : Ethical Standards And Conduct
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Compliance Management
Catégorie : Mitigation
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Project Documentation
Catégorie : Compliance Auditing
Catégorie : Accountability
Catégorie : Business Ethics
Catégorie : Technical Documentation

Ce que vous apprendrez

  • Map model metrics to business metrics, and define baselines, counterfactuals, and a measurement plan.

  • Design experiments, compute lift and confidence intervals, and plan guardrails.

  • Quantify ROI and risk, build an impact dashboard, and craft an executive story with clear next steps.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Business Metrics
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Return On Investment
Catégorie : A/B Testing
Catégorie : Stakeholder Communications
Catégorie : Performance Measurement
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Power Electronics
Catégorie : Financial Analysis
Catégorie : Business
Catégorie : Experimentation
Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
Catégorie : Product Management
Catégorie : Performance Analysis
Catégorie : Business Valuation
Catégorie : Sample Size Determination
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Analysis

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Instructeurs

Caio Avelino
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Karlis Zars
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