Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung AI Product Management

4.9
Sterne
21 Bewertungen

Jon Reifschneider

3.175 bereits angemeldet

von

Spezialisierung AI Product ManagementDuke University

Über diesen Kurs

15.113 kürzliche Aufrufe

This third and final course of the AI Product Management Specialization by Duke University's Pratt School of Engineering focuses on the critical human factors in developing AI-based products.  The course begins with an introduction to human-centered design and the unique elements of user experience design for AI products.  Participants will then learn about the role of data privacy in AI systems, the challenges of designing ethical AI, and approaches to identify sources of bias and mitigate fairness issues.  The course concludes with a comparison of human intelligence and artificial intelligence, and a discussion of the ways that AI can be used to both automate as well as assist human decision-making.
At the conclusion of this course, you should be able to:
1) Identify and mitigate privacy and ethical risks in AI projects
2) Apply human-centered design practices to design successful AI product experiences
3) Build AI systems that augment human intelligence and inspire model trust in users

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Kurs 3 von 3 in

Spezialisierung AI Product Management

Stufe „Anfänger“

No prior experience in AI or programming required

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Identify and mitigate privacy and ethical risks in AI projects
Apply human-centered design practices to design successful AI product experiences
Build AI systems that augment human intelligence and inspire model trust in users

Kompetenzen, die Sie erwerben

Machine Learning
Privacy
Design Thinking
Ethics

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Dozent

Dozentenbewertung

5/5 (9 Bewertungen)

Jon Reifschneider

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

Engineering

15.693 Lernende

3 Kurse

von

Duke University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Design of AI Product Experiences

5 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 68 min), 5 Lektüren, 1 Quiz

12 Videos

Specialization Overview4mInstructor Introduction1mCourse Overiew3mIntroduction and Objectives1mDesign Thinking15mTask Analysis7mAI User Experience Design Considerations4mUser Inputs6mTransparency6mCommunicating Uncertainty9mFeedback Loops7mModule Wrap-up1m

5 Lektüren

About the Course5mDownload Module Slides30mAn Introduction to Design Thinking Process Guide30mHuman-Centered Machine Learning30mML has uncertainty. Design for it.30m

1 praktische Übung

Module 1 Quiz30m

Woche2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Data Privacy and AI

3 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 42 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

8 Videos

Introduction and Objectives1mIntroduction to Data Privacy5mFair Information Practices (FIPs)3mU.S. Privacy Regulation9mE.U. General Data Protection Regulation (GDPR)5mPrivacy Challenges in AI4mProtecting Privacy in AI8mModule Wrap-up2m

3 Lektüren

Download Module Slides30mYour apps know where you were last night. And they're not keeping it a secret30mFederated Learning: Building better products with on-device data and privacy by default30m

1 praktische Übung

Module 2 Quiz30m

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Ethics in AI

3 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 41 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

Woche4

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

Human and Societal Considerations

6 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 39 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

Bewertungen

4.9

6 Bewertungen

5 stars
90,47 %
4 stars
9,52 %

Top-Bewertungen von HUMAN FACTORS IN AI

von HN11. Feb. 2023

Excellent course concept and material.Peer review grading process needs human and AI monitoring as a course completion certificate would inspire learners to register for this course in the future

von EF18. Jan. 2022

Well detailed insights into the precarious world of security, bias and privacy in AI

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Über den Spezialisierung 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.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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