University of Pennsylvania
人工智能战略与管理
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人工智能战略与管理

本课程是 企业人工智能 专项课程 的一部分

Kartik Hosanagar
Lynn Wu
Kevin Werbach

位教师:Kartik Hosanagar

22,222 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.7

(355 条评论)

初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
9 小时 完成
自行安排学习进度
90%
大多数学生喜欢此课程
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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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积累特定领域的专业知识

本课程是 企业人工智能 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4个模块

在本模块中,您将首先了解人工智能的关键投入,以及目前使用哪些工具来降低人工智能的使用门槛。接下来,您将了解人工智能的经济学,以及随着人工智能在支持行业需求方面变得越来越重要和我们看到更多的云应用而出现的竞争。您将了解与深度学习相关的数据价值,AutoML 如何改变机器学习的格局,以及日益激烈的竞争和数据采集的影响。本模块结束时,您将了解人工智能和机器学习的经济影响,以及它们如何以看不见的方式影响我们的生活。您还将了解计算硬件的复杂性,以及它如何影响消费者需求和隐私需求。

涵盖的内容

14个视频2篇阅读材料1个作业

在本模块中,您将研究人工智能和数据分析,以展示大数据的经济应用案例。您还将了解用于降低人工智能使用门槛的方法和工具。您还将回顾当前的大数据实例,以及这些公司如何使用其分析工具来提高生产力和实现转型。最后,您将深入了解人工智能如何应用于生物制药领域,以及人工智能投资的回报如何振兴其行业。本模块结束时,您将牢牢掌握人工智能在不同行业中的实际部署、使用案例,以及如何以最佳方式实施人工智能,推动业务创新和转型。

涵盖的内容

8个视频1篇阅读材料1个作业

在本模块中,您将研究基于人类行为的数据中可能存在的固有偏见。在这些基础上,您将探索算法偏见的不同应对措施,以及组织应如何应对和克服这些挑战。然后,您将回顾数据操纵、不同类型的操纵以及从道德角度处理这些问题的方法。最后,您将考察数据保护和现有的保护消费者和个人数据的法律框架,以及隐私生命周期的各个阶段。本模块结束时,您将对数据偏差、操纵以及如何处理和存储数据的道德问题有透彻的了解。您将能够实施更公平的算法,并了解不当管理所收集数据的法律后果。

涵盖的内容

5个视频1篇阅读材料1个作业

在本模块中,您将了解可解释的人工智能及其与深度学习的关系。您还将回顾可解释人工智能的重要性,以及创建公平算法和人工智能政策的不同方法。您还将研究可解释的人工智能,并回顾公平算法的必要性。您还将了解为什么我们并不总是在每个模型中使用可解释的人工智能,以及它可能对性能产生的影响。本模块结束时,您将深入了解人工智能决策、公平和透明在创建可解释人工智能系统中的重要性,以及在使用人工智能和机器学习时建立信任的道德原则和管理政策。

涵盖的内容

7个视频1篇阅读材料1个作业1次同伴评审

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.7 (117个评价)
Kartik Hosanagar
University of Pennsylvania
8 门课程272,722 名学生

提供方

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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355 条评论

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已于 Apr 28, 2024审阅

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已于 Aug 10, 2024审阅

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常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。