Este curso faz parte do Programa de cursos integrados AI Product Management

4.7
estrelas
49 classificações

Jon Reifschneider

3.887 já se inscreveram

oferecido por

Programa de cursos integrados AI Product ManagementUniversidade Duke

Informações sobre o curso

19.119 visualizações recentes

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

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 2 de 3 no

Programa de cursos integrados AI Product Management

Nível iniciante

No prior experience in machine learning or programming required.

Aprox. 18 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

Experimente o Coursera for Business

Habilidades que você terá

Modeling
Project Management
Machine Learning

Prazos flexíveis

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100% on-line

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Programa de cursos integrados AI Product Management

Nível iniciante

No prior experience in machine learning or programming required.

Aprox. 18 horas para completar

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Instrutores

Classificação do instrutor

4,88/5 (11 classificações)

Jon Reifschneider

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

Engineering

13.376 aprendizes

3 Cursos

oferecido por

Universidade Duke

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

3 horas para concluir

Identifying Opportunities for Machine Learning

3 horas para concluir

9 vídeos (Total 42 mín.), 3 leituras, 1 teste

Semana

Semana 2

3 horas para concluir

Organizing ML Projects

3 horas para concluir

8 vídeos (Total 65 mín.), 2 leituras, 1 teste

Semana

Semana 3

3 horas para concluir

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 horas para concluir

8 vídeos (Total 58 mín.), 2 leituras, 1 teste

Semana

Semana 4

3 horas para concluir

ML System Design & Technology Selection

3 horas para concluir

8 vídeos (Total 51 mín.), 2 leituras, 1 teste

Avaliações

4.7

10 avaliações

5 stars
85,71%
4 stars
6,12%
3 stars
4,08%
2 stars
2,04%
1 star
2,04%

Principais avaliações do MANAGING MACHINE LEARNING PROJECTS

por MR29 de dez de 2022

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

por LD12 de mai de 2022

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

por SS30 de mar de 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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Sobre Programa de cursos integrados 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.

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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Habilidades que você terá