Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Autonomous AI for Industry

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21 Bewertungen

Kence Anderson

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von

Spezialisierung Autonomous AI for IndustryUniversity of Washington

Über diesen Kurs

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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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Spezialisierung Autonomous AI for Industry

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

Ca. 11 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Machine Learning
Decision-Making
Intelligent Design
Innovation
AI Design

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Spezialisierung Autonomous AI for Industry

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Dozent

Dozentenbewertung

4,5/5 (8 Bewertungen)

Kence Anderson

Director, Autonomous AI Adoption

Microsoft

4.015 Lernende

3 Kurse

von

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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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

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 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 36 min), 7 Lektüren

5 Videos

0.1 – Specialization Preview: A glimpse at what you'll learn2m0.2 – Who is this specialization for?7m0.3 – What will you encounter in this course?6m1.1 – Real Life Examples of Autonomous AI11m1.4 – The Teacher's Mindset7m

7 Lektüren

Discussion Forum | Introduce Yourself10m0.4 – The Instructional Team10mGlossary & Course Map10mCourse Resources5m1.2 – Explore the Basics of Autonomous Systems14m1.3 – Your Mindset Profile 10mDiscussion Forum | Share Your Mindset10m

Woche2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Analyzing the Problem

3 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 74 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

9 Videos

2.1 – The "Skills Gap"13m2.1a – Autonomous AI in Action: The invisible line on the balance sheet4m2.2 – The Value of the Problem6m2.2a – Autonomous AI in Action: The devastating effect of downtime1m2.3 – An Introduction to Math, Menus, & Manuals3m2.3a – Math – Making Predictable Decisions with Control Theory14m2.3b – Menus - Searching for the Right Decision with Optimization Algorithms15m2.3c – Manuals - The Human Factor in Expert Rules and High Stakes Decisions8m2.5 – Interviewing Skills: The teacher's toolset7m

2 Lektüren

Discussion Forum | The Skills Gap10mJOB AID | Structured Interview Questions5m

1 praktische Übung

Graded Quiz | Math, Menus, Manuals30m

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

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 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 79 min)

6 Videos

3.1 – Machine Learning - Algorithms that can learn11m3.1a – Autonomous AI in Action: Curve fitting with WOOD6m3.2 – Deep Reinforcement Learning – Learning by trial & error24m3.3 The Role of Strategy22m3.4 – Machine Teaching – The superpowers of autonomous AI6m3.4a – Autonomous AI in Action: Listening to machines with NOV6m

2 praktische Übungen

Graded Quiz | Applications for Automated & Autonomous Systems20mGraded Quiz | The Human Factor: Evaluating autonomous AI scenarios15m

Woche4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Storytelling

4 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 24 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

5 Videos

4.1 – The Value of Storytelling in Autonomous AI3m4.1a – Autonomous AI in Action: Building a drone laboratory at Bell Flight9m4.3a – Autonomous AI in Action: A story of process improvement at PepsiCo2m4.3b – Autonomous AI in Action: 'The internet of REALLY OLD things' 3m4.4 – Components of Storytelling5m

2 Lektüren

4.2 – How to Structure Your Story25mDiscussion Forum | Persuasive Stories10m

Bewertungen

4.7

7 Bewertungen

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Top-Bewertungen von MACHINE TEACHING FOR AUTONOMOUS AI

von MP28. Aug. 2022

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

von PH13. Juni 2022

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

von HM22. Juni 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!

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Über den Spezialisierung 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.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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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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