Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung AI Product Management

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52 Bewertungen

Jon Reifschneider

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von

Spezialisierung AI Product ManagementDuke University

Über diesen Kurs

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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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Spezialisierung AI Product Management

Stufe „Anfänger“

No prior experience in machine learning or programming required.

Ca. 18 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Modeling
Project Management
Machine Learning

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Dozent

Dozentenbewertung

4,9/5 (12 Bewertungen)

Jon Reifschneider

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

Engineering

15.522 Lernende

3 Kurse

von

Duke University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Identifying Opportunities for Machine Learning

3 Stunden zum Abschließen

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

Woche2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Organizing ML Projects

3 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 65 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

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 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 58 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

ML System Design & Technology Selection

3 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 51 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Bewertungen

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Top-Bewertungen von MANAGING MACHINE LEARNING PROJECTS

von LD12. Mai 2022

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

von MR29. Dez. 2022

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

von SS30. März 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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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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