Makine öğrenimi ürünlerinin tasarımını ve geliştirilmesini yönetin. Makine öğreniminin nasıl çalıştığını ve problem çözmeye ne zaman ve nasıl uygulanabileceğini anlayın. Makine öğrenimi projelerine rehberlik etmek için veri bilimi sürecini ve en iyi uygulamaları uygulamayı ve gizlilik ile etik standartları sağlayan insan merkezli yapay zeka tabanlı ürünlerin nasıl geliştirileceğini öğrenin.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Tüm sektörlerdeki kuruluşlar, yenilikçi ürünler ve sistemler oluşturmak için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımını artırıyor. Bu, çeşitli rollerdeki profesyonellerin yapay zekanın ne zaman ve nasıl uygulanabileceğini anlamasını, veri ve analitik dilini konuşmasını ve makine öğrenimi projelerinde disiplinler arası ekiplerde çalışabilmesini gerektirir.
Bu uzmanlık, makine öğreniminin nasıl çalıştığına ve sorunları çözmek için ne zaman ve nasıl uygulanabileceğine dair temel bir anlayış sağlar. Öğrenciler, makine öğrenimi projelerine liderlik etmek için veri bilimi sürecini uygulama ve sektördeki en iyi uygulamaları uygulama konusunda beceriler geliştirecek ve gizlilik ve etik standartları sağlayan yapay zeka tabanlı ürünler tasarlama becerisi geliştirecek.
Bu eğitimdeki kurslar, programlamaya gerek kalmadan bu teknolojilerin arkasındaki sezgiye odaklanır ve teoriyi, sektördeki en iyi uygulamaları içeren pratik bilgilerle birleştirir. Ürün yöneticileri, mühendislik ekibi liderleri, yöneticiler, analistler ve diğerleri de dahil olmak üzere çok çeşitli sektörlerden ve rollerden profesyoneller ve gelecek vaat eden profesyoneller bu programı büyük değerde bulacaktır.
Öğrenciler bu kurs serisi sırasında üç proje gerçekleştirecekler:
Süre: 14 saat
Derecelendirme: 4,6 (435 derecelendirme)
Duke Üniversitesi’nin yapay zeka ürün yönetimi uzmanlığının ilk dersinde makine öğreniminin ne olduğu, nasıl çalıştığı, ne zaman ve neden kullanıldığına dair temel bir anlayış geliştireceksiniz. Ders, model geliştirme sürecine, öğrenme modellerinin değerlendirilmesine ve yorumlanmasına ve ortak algoritmaların arkasındaki sezgiye vurgu yaparak makine öğrenimine programlama gerektirmeyecek bir giriş sunmaktadır.
Süre: 18 saat
Değerlendirme: 4,8 (180 değerlendirme)
Yapay zeka ürün yönetimi uzmanlığındaki ikinci ders, makine öğrenimi projelerini yönetmenin pratik yönlerine odaklanır. Katılımcılar veri bilimi sürecini ve makine öğrenimi çalışmalarını organize etmek için sürecin nasıl uygulanacağını öğrenecekler.
Süre: 17 saat
Değerlendirme: 4,7 (97 değerlendirme)
