Ce cours fait partie de la Spécialisation Autonomous AI for Industry

4.8
étoiles
16 évaluations

Kence Anderson

2 645 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Autonomous AI for IndustryUniversity of Washington

À propos de ce cours

26 257 consultations récentes

Just as teachers help students gain new skills, the same is true of artificial intelligence (AI). Machine learning algorithms can adapt and change, much like the learning process itself. Using the machine teaching paradigm, a subject matter expert (SME) can teach AI to improve and optimize a variety of systems and processes. The result is an autonomous AI system.  
In this course, you’ll learn how automated systems make decisions and how to approach building an AI system that will outperform current capabilities. Since 87% of machine learning systems fail in the proof-concept phase, it’s important you understand how to analyze an existing system and determine whether it’d be a good fit for machine teaching approaches. For your course project, you’ll select an appropriate use case, interview a SME about a process, and then flesh out a story for why and how you might go about building an autonomous AI system. 

At the end of this course, you’ll be able to: 
•  Describe the concept of machine teaching 
•  Explain the role that SMEs play in training advanced AI 
•  Evaluate the pros and cons of leveraging human expertise in the design of AI systems 
•  Differentiate between automated and autonomous decision-making systems 
•  Describe the limitations of automated systems and humans in real-time decision-making 
•  Select use cases where autonomous AI will outperform both humans and automated systems 
•  Propose an autonomous AI solution to a real-world problem 
•  Validate your design against existing expertise and techniques for solving problems

This course is part of a specialization called Autonomous AI for Industry.

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Cours 1 sur 3 dans le

Spécialisation Autonomous AI for Industry

Niveau débutant

Familiarity with engineering concepts like robotics and manufacturing is helpful but not required.

Approx. 12 heures pour terminer

Anglais

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Ce que vous allez apprendre

You’ll select a use case where autonomous AI can outperform traditional methods—setting the foundation for designing and building an autonomous AI.

Compétences que vous acquerrez

Machine Learning
Decision-Making
Intelligent Design
Innovation
AI Design

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Spécialisation Autonomous AI for Industry

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Familiarity with engineering concepts like robotics and manufacturing is helpful but not required.

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,33/5 (6 évaluations)

Kence Anderson

Director, Autonomous AI Adoption

Microsoft

3 589 étudiants

3 cours

Offert par

Microsoft

Our goal at Microsoft is to empower every individual and organization on the planet to achieve more.

In this next revolution of digital transformation, growth is being driven by technology. Our integrated cloud approach creates an unmatched platform for digital transformation. We address the real-world needs of customers by seamlessly integrating Microsoft 365, Dynamics 365, LinkedIn, GitHub, Microsoft Power Platform, and Azure to unlock business value for every organization—from large enterprises to family-run businesses. The backbone and foundation of this is Azure.

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

2 heures pour terminer

An Introduction to Autonomous AI & Machine Teaching

This module lays the foundation for this course and the entire specialization. You'll learn what makes autonomous AI different from other forms of artificial intelligence. You're invited to take a behind the scenes look at some organizations using autonomous AI and hear from operators and managers about the benefits they're realizing by harnessing autonomous AI. The focus will then transition to you! You'll explore five different mindset profiles that describe different approaches to building AI systems.

2 heures pour terminer

5 vidéos (Total 36 min), 7 lectures

5 vidéos

0.1 – Specialization Preview: A glimpse at what you'll learn2 min

0.2 – Who is this specialization for?7 min

0.3 – What will you encounter in this course?6 min

1.1 – Real Life Examples of Autonomous AI11 min

1.4 – The Teacher's Mindset7 min

7 lectures

Discussion Forum | Introduce Yourself10 min

0.4 – The Instructional Team10 min

Glossary & Course Map10 min

Course Resources5 min

1.2 – Explore the Basics of Autonomous Systems14 min

1.3 – Your Mindset Profile 10 min

Discussion Forum | Share Your Mindset10 min

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

Analyzing the Problem

3 heures pour terminer

9 vidéos (Total 74 min), 2 lectures, 2 quiz

9 vidéos

2.1 – The "Skills Gap"13 min

2.1a – Autonomous AI in Action: The invisible line on the balance sheet4 min

2.2 – The Value of the Problem6 min

2.2a – Autonomous AI in Action: The devastating effect of downtime1 min

2.3 – An Introduction to Math, Menus, & Manuals3 min

2.3a – Math – Making Predictable Decisions with Control Theory14 min

2.3b – Menus - Searching for the Right Decision with Optimization Algorithms15 min

2.3c – Manuals - The Human Factor in Expert Rules and High Stakes Decisions8 min

2.5 – Interviewing Skills: The teacher's toolset7 min

2 lectures

Discussion Forum | The Skills Gap10 min

JOB AID | Structured Interview Questions5 min

1 exercice pour s'entraîner

Graded Quiz | Math, Menus, Manuals30 min

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Learning the Solution

In the last module we looked at "automated" systems (math, menus, and manuals); examining situations where they excel and understanding their limitations. In this module we'll focus on "autonomous" systems such as: machine learning (ML), reinforcement learning (RL), neural networks (NN) and deep reinforcement learning (DRL); assessing both the strengths and weaknesses of each autonomous system. Lastly you'll see how "machine teaching" can tap into the strengths of all the automated and autonomous systems.

3 heures pour terminer

6 vidéos (Total 79 min)

6 vidéos

3.1 – Machine Learning - Algorithms that can learn11 min

3.1a – Autonomous AI in Action: Curve fitting with WOOD6 min

3.2 – Deep Reinforcement Learning – Learning by trial & error24 min

3.3 The Role of Strategy22 min

3.4 – Machine Teaching – The superpowers of autonomous AI6 min

3.4a – Autonomous AI in Action: Listening to machines with NOV6 min

2 exercices pour s'entraîner

Graded Quiz | Applications for Automated & Autonomous Systems20 min

Graded Quiz | The Human Factor: Evaluating autonomous AI scenarios15 min

Semaine

Semaine 4

4 heures pour terminer

Storytelling

4 heures pour terminer

5 vidéos (Total 24 min), 2 lectures, 1 quiz

5 vidéos

4.1 – The Value of Storytelling in Autonomous AI3 min

4.1a – Autonomous AI in Action: Building a drone laboratory at Bell Flight9 min

4.3a – Autonomous AI in Action: A story of process improvement at PepsiCo2 min

4.3b – Autonomous AI in Action: 'The internet of REALLY OLD things' 3 min

4.4 – Components of Storytelling5 min

2 lectures

4.2 – How to Structure Your Story25 min

Discussion Forum | Persuasive Stories10 min

Avis

4.8

7 avis

5 stars
94,11 %
1 star
5,88 %

Meilleurs avis pour MACHINE TEACHING FOR AUTONOMOUS AI

par MP28 août 2022

It's a great starter course in Autonomous AI field. Thanks for all the help & support during the whole journey.

par HM22 juin 2022

Great first course to understand how to bridge the gap between expert knowledge and the power of reinforcement learning. Looking forward to courses that go deeper into the technology!

par PH13 juin 2022

Very well structured and paced. Tackles some important topics with real life examples to back it up.

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À propos du Spécialisation Autonomous AI for Industry

Artificial intelligence (AI) is embedded in our daily life, from predictive text on our smart devices to the GPS that helps us navigate to a destination. But AI has been slower to transform industries that deal in tangible objects, like manufacturing and transportation. Yet there's enormous potential: Businesses can generate over $460 billion in incremental profit by integrating AI practices into their business operations, according to research from Infosys Knowledge Institute. This means there's immense opportunity to implement a successful model in your business. And this program will show you how.

This specialization offers a new approach to successfully using AI in industry — by applying machine teaching techniques to bring intelligence to autonomous systems and radically transforming and improving processes. Through machine teaching, subject matter experts in engineering and other disciplines infuse their skills and decision-making abilities, honed over years of experience, directly into the AI system. You’ll learn how to break a complex problem into individual skills and give your AI brain, the agent that powers your autonomous system, important clues about how to learn faster. By the end of the specialization, you’ll know how to build smarter, more agile control systems that can help your machinery and processes adapt in real time to changing conditions.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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