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在这门由杜克大学普拉特工程学院开设的人工智能产品管理专业的第一门课程中，您将对什么是机器学习、机器学习如何工作以及何时和为何应用机器学习有一个基础性的了解。 要成功管理人工智能团队或产品，并与数据科学家、软件工程师和客户合作，您需要了解机器学习技术的基础知识。 本课程以非编码的方式介绍机器学习，重点是开发模型的过程、ML 模型评估和解释，以及常见 ML 和深度学习算法背后的直觉。 课程将以一个实践项目结束，在该项目中，您将有机会在一个简单的实际问题上训练和优化一个机器学习模型。 在本课程结束时，您应该能够： 1) 解释机器学习的工作原理和机器学习的类型 2) 描述建模的挑战和克服这些挑战的策略 3) 识别用于常见机器学习任务的主要算法及其用例 4) 解释深度学习及其相对于其他形式机器学习的优势和挑战 5) 实施评估和解释机器学习模型的最佳做法
产品经理的机器学习基础
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 人工智能产品管理 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有6个模块
在本模块中，我们将了解什么是机器学习以及机器学习的作用。 我们将掌握处理数据和模型的必要词汇，并了解不同类型的机器学习。 最后，我们将对机器学习能做好什么、不能（或不应该）做好什么进行批判性讨论。
涵盖的内容
10个视频4篇阅读材料1个作业
在本模块中，我们将讨论构建机器学习模型过程中的关键步骤。 我们将了解模型复杂性的来源以及复杂性如何影响模型的性能。 最后，我们将讨论比较不同模型的策略，以便为生产选择最佳模型。
涵盖的内容
8个视频1篇阅读材料1个作业
在本模块中，我们将学习如何为人工智能项目定义适当的结果和输出指标。 然后，我们将讨论评估回归和分类模型的关键指标，以及如何选择使用的模型。 最后，我们将讨论机器学习项目中常见的错误来源，以及如何排除性能不佳的故障。
涵盖的内容
8个视频1篇阅读材料1个作业1个讨论话题
在本模块中，我们将探索线性模型在回归和分类中的应用。 我们将首先介绍线性回归，然后继续讨论如何通过正则化使线性回归更好地工作。 然后，我们将转向分类，并介绍用于二元和多类分类问题的逻辑回归模型。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业
我们将首先讨论树模型及其在模拟复合非线性问题中的价值。 然后，我们将介绍创建集合模型的方法及其优势。 最后，我们将转向无监督学习，讨论聚类和流行的 K-Means 聚类方法。
涵盖的内容
7个视频1篇阅读材料1个作业
本课程的最后一个模块将侧重于机器学习的一个热门领域--深度学习，或多层神经网络的使用。 我们将了解神经网络工作原理背后的直觉和关键数学原理。 然后，我们将讨论深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的常见应用。 最后，我们将以课程项目作为课程的收尾，您将有机会应用所学的建模过程和最佳实践来创建自己的机器学习模型。
涵盖的内容
9个视频5篇阅读材料1个作业1次同伴评审1个插件
获得职业证书
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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学生评论
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JE
4
已于 Dec 16, 2023审阅
I thought the course had a good pace and was informative. I should have took advantage of the discussion forums more to ask some questions. Doing the project brought even more questions.
NR
5
已于 Mar 7, 2025审阅
A great course for Project and Product Managers. I found the practice questions very effective to think on practical aspects. The content is comprehensive. Kudos to the Trainer.
RR
5
已于 Jan 7, 2024审阅
As a foundation is pretty good. It can be a bit difficult the part of the algebra and the final project, but they provided instructions on how to do it. Just follow the instructions.
常见问题
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