Ce cours fait partie de la Spécialisation AI Product Management

4.7
étoiles
49 évaluations

Jon Reifschneider

3 799 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation AI Product ManagementUniversité Duke

À propos de ce cours

18 413 consultations récentes

This second course of the AI Product Management Specialization by Duke University's Pratt School of Engineering focuses on the practical aspects of managing machine learning projects.  The course walks through the keys steps of a ML project from how to identify good opportunities for ML through data collection, model building, deployment, and monitoring and maintenance of production systems.  Participants will learn about the data science process and how to apply the process to organize ML efforts, as well as the key considerations and decisions in designing ML systems.
At the conclusion of this course, you should be able to:
1) Identify opportunities to apply ML to solve problems for users
2) Apply the data science process to organize ML projects
3) Evaluate the key technology decisions to make in ML system design
4) Lead ML projects from ideation through production using best practices

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Spécialisation AI Product Management

Niveau débutant

No prior experience in machine learning or programming required.

Approx. 18 heures pour terminer

Anglais

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Compétences que vous acquerrez

Modeling
Project Management
Machine Learning

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,88/5 (11 évaluations)

Jon Reifschneider

Director, Master of Engineering in AI for Product Innovation, Duke University

Engineering

13 038 étudiants

3 cours

Offert par

Université Duke

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

3 heures pour terminer

Identifying Opportunities for Machine Learning

3 heures pour terminer

9 vidéos (Total 42 min), 3 lectures, 1 quiz

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

Organizing ML Projects

3 heures pour terminer

8 vidéos (Total 65 min), 2 lectures, 1 quiz

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Data Considerations

In this module we will explore the key data-related issues that arise in ML projects. Data is the foundation of successful machine learning, and gathering data of sufficient quantity and quality with the right set of attributes is the key to a successful project. We will discuss the key considerations in sourcing data, cleaning data, and developing and selecting a feature set to use in modeling. The module will conclude with a discussion on best practices to ensure reproducibility of your data pipeline.

3 heures pour terminer

8 vidéos (Total 58 min), 2 lectures, 1 quiz

Semaine

Semaine 4

3 heures pour terminer

ML System Design & Technology Selection

3 heures pour terminer

8 vidéos (Total 51 min), 2 lectures, 1 quiz

Avis

4.7

10 avis

5 stars
85,71 %
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3 stars
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2 stars
2,04 %
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Meilleurs avis pour MANAGING MACHINE LEARNING PROJECTS

par LD12 mai 2022

Excellent course! And the professor is a SME in the ML field. Looking forward to the next course.

par MR29 déc. 2022

Very important course for anyone interested in understanding the process involved in managing AI projects. Strongly recommended.

par SS30 mars 2022

worth your time if you are a product manager, product owner or project manager that is interested in implementing ML

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À propos du Spécialisation AI Product Management

Organizations in every industry are accelerating their use of artificial intelligence and machine learning to create innovative new products and systems. This requires professionals across a range of functions, not just strictly within the data science and data engineering teams, to understand when and how AI can be applied, to speak the language of data and analytics, and to be capable of working in cross-functional teams on machine learning projects.

This Specialization provides a foundational understanding of how machine learning works and when and how it can be applied to solve problems. Learners will build skills in applying the data science process and industry best practices to lead machine learning projects, and develop competency in designing human-centered AI products which ensure privacy and ethical standards. The courses in this Specialization focus on the intuition behind these technologies, with no programming required, and merge theory with practical information including best practices from industry. Professionals and aspiring professionals from a diverse range of industries and functions, including product managers and product owners, engineering team leaders, executives, analysts and others will find this program valuable.

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 je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors 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.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

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À propos de ce cours

Compétences que vous acquerrez