Online cursus – gecertificeerde professionele specialisatie in het beheren van de AI-producten van Google, Duke University

Beheer het ontwerp en de ontwikkeling van machine learning-producten. Begrijp hoe machine learning werkt en wanneer en hoe het kan worden toegepast bij het oplossen van problemen. Leer hoe u het datawetenschapsproces en best practices kunt toepassen om machine learning-projecten te begeleiden, en hoe u mensgerichte, op AI gebaseerde producten kunt ontwikkelen die privacy en ethische normen garanderen.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Online cursus - gecertificeerde professionele specialisatie in het beheren van de AI-producten van Google, Duke University

Professional Certificate

starten

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Basiskennis van machinaal leren
  • Het data science-proces toepassen
  • Implementatie van goede praktijken in de industrie
  • Het leiden van machine learning-projecten
  • Het ontwerpen van producten op basis van kunstmatige intelligentie
  • Inzicht in privacy en ethische normen
  • Werken in interdisciplinaire teams
  • Probleemoplossing met machinaal leren
  • Praktische projecten uitvoeren zonder coderen
  • Het ontwerpen van een machine learning-systeem
  • Ontwerp van gebruikerservaring
  • Analyse van ethische en privéoverwegingen

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • productmanagers
  • Teamleiders van het ingenieursteam
  • Managers
  • analisten
  • Professionals op het gebied van kunstmatige intelligentie
  • Professionals op het gebied van machinaal leren
  • Op kunstmatige intelligentie gebaseerde productontwikkelaars
  • Interdisciplinaire teamleden in machine learning-projecten
  • data wetenschappers
  • Ontwerpers van gebruikerservaringen

Stage – een reeks van 3-delige cursussen

Organisaties in alle sectoren maken steeds meer gebruik van kunstmatige intelligentie en machinaal leren om innovatieve producten en systemen te creëren. Dit vereist dat professionals in verschillende rollen begrijpen wanneer en hoe kunstmatige intelligentie kan worden toegepast, de taal van data en analyse spreken en in interdisciplinaire teams kunnen werken aan machine learning-projecten.

Deze specialisatie biedt een fundamenteel inzicht in hoe machine learning werkt en wanneer en hoe het kan worden toegepast om problemen op te lossen. Leerlingen zullen vaardigheden opbouwen bij het toepassen van het datawetenschapsproces en het implementeren van best practices uit de industrie om machine learning-projecten te leiden, en vaardigheden ontwikkelen bij het ontwerpen van op kunstmatige intelligentie gebaseerde producten die privacy en ethische normen garanderen.

De cursussen in deze training richten zich op de intuïtie achter deze technologieën, zonder de noodzaak van programmeren, en combineren theorie met praktische informatie, waaronder best practices uit de sector. Professionals en aspirant-professionals uit een breed scala aan sectoren en functies, waaronder productmanagers, technische teamleiders, managers, analisten en anderen, zullen dit programma van grote waarde vinden.

Toegepast studieproject

Tijdens deze reeks cursussen zullen de leerlingen drie projecten realiseren:

  • Eerste cursus: je voltooit een praktisch project waarin je een machine learning-model maakt om een ​​eenvoudig probleem op te lossen (zonder dat codering nodig is) en de prestaties van je model evalueert.
  • Tweede cursus: identificeer en focus op een probleem dat u interesseert, ontwerp een machine learning-systeem dat kan helpen het op te lossen, en begin met het ontwikkelen van een projectplan.
  • Derde cursus: u voert een basisoefening uit bij het ontwerpen van een gebruikerservaring voor uw op machine learning gebaseerde oplossing en analyseert de ethische en privéoverwegingen die relevant zijn voor het project.

Details of the courses that make up the specialization

Basisprincipes van machine learning voor productmanagers

Cursus 1

Duur: 14 uur
Beoordeling: 4,6 (435 beoordelingen)

Cursusdetails

In de eerste cursus van de productmanagementspecialisatie voor kunstmatige intelligentie van Duke University bouw je een basiskennis op van wat machine learning is, hoe het werkt en wanneer en waarom het wordt gebruikt. De cursus biedt een introductie zonder programmeren voor machinaal leren, met de nadruk op het modelontwikkelingsproces, de evaluatie en interpretatie van leermodellen, en de intuïtie achter gemeenschappelijke algoritmen.

Aan het einde van de cursus kunt u:

  • Leg uit hoe machine learning werkt en wat de soorten leren zijn
  • beschrijf de uitdagingen in de modellen en strategieën om deze te overwinnen
  • Identificeer de belangrijkste algoritmen die worden gebruikt bij machine learning-taken
  • Leg uit wat deep learning is en wat de voordelen en uitdagingen ervan zijn
  • Pas best practices toe bij het evalueren van machine learning-modellen

vaardigheden die je gaat verwerven

  • model
  • Voorspellende analyse
  • Datawetenschap
  • Kunstmatig neuraal netwerk
  • machinaal leren

Het beheren van machine learning-projecten

Cursus 2

Duur: 18 uur
Beoordeling: 4,8 (180 beoordelingen)

Cursusdetails

De tweede cursus specialisatie productbeheer op het gebied van kunstmatige intelligentie richt zich op de praktische aspecten van het beheren van machine learning-projecten. Deelnemers leren over het data science-proces en hoe ze het proces kunnen toepassen om machine learning-inspanningen te organiseren.

Aan het einde van de cursus kunt u:

  • Identificeer mogelijkheden om machine learning toe te passen bij het oplossen van problemen
  • Pas het data science-proces toe om machine learning-projecten te organiseren
  • Evalueer de belangrijkste technologische beslissingen bij het ontwerpen van een machine learning-systeem
  • Leid machine learning-projecten van concept tot productie

vaardigheden die je gaat verwerven

  • model
  • projectmanagement
  • machinaal leren

Menselijke factoren in kunstmatige intelligentie

Cursus 3

Duur: 17 uur
Beoordeling: 4,7 (97 beoordelingen)

wat ga je leren

  • Identificeer en verminder privacy- en ethische risico’s in AI-projecten
  • Pas mensgerichte ontwerpmethoden toe om succesvolle AI-productervaringen te ontwerpen
  • Om AI-systemen te bouwen die de menselijke intelligentie verbeteren en vertrouwen in het model bij gebruikers wekken

vaardigheden die je gaat verwerven

  • machinaal leren
  • privacy
  • ontwerpdenken
  • ethiek

Gerelateerde producten