Duke University
人工智能产品管理 专项课程
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人工智能产品管理 专项课程

管理 ML 产品的设计与开发. 了解机器学习的工作原理,以及何时和如何应用机器学习来解决问题。 学习应用数据科学流程和最佳实践来领导机器学习项目,以及如何开发以人为本的人工智能产品,确保隐私和道德标准。

Jon Reifschneider

位教师:Jon Reifschneider

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深入学习学科知识
4.7

(784 条评论)

初级 等级

推荐体验

4 月 完成
在 5 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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初级 等级

推荐体验

4 月 完成
在 5 小时 一周
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您将学到什么

  • 确定何时以及如何应用机器学习来解决问题

  • 应用以人为本的设计实践,设计保护隐私和符合道德标准的人工智能产品体验

  • 利用数据科学流程和行业最佳实践领导机器学习项目

要了解的详细信息

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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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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 Duke University 获得职业证书

专业化 - 3门课程系列

产品经理的机器学习基础

产品经理的机器学习基础

第 1 门课程16小时

您将学到什么

您将获得的技能

类别:回归分析
类别:机器学习
类别:深度学习
类别:监督学习
类别:算法
类别:随机森林算法
类别:性能指标
类别:决策树学习
类别:无监督学习
类别:人工神经网络
类别:自然语言处理
类别:计算机视觉
类别:人工智能和机器学习(AI/ML)
类别:预测分析
类别:数据科学
类别:分类与回归树 (CART)
管理机器学习项目

管理机器学习项目

第 2 门课程18小时

您将学到什么

您将获得的技能

类别:机器学习
类别:功能工程
类别:系统监控
类别:数据收集
类别:应用机器学习
类别:数据管道
类别:数据清理
类别:技术设计
类别:软件开发生命周期
类别:MLOps(机器学习 Operator)
类别:项目管理
类别:人工智能和机器学习(AI/ML)
类别:系统架构
类别:数据处理
类别:系统设计
类别:技术管理
类别:技术解决方案
类别:数据科学
类别:数据质量
类别:数据管理
人工智能中的人为因素

人工智能中的人为因素

第 3 门课程17小时

您将学到什么

  • 识别并降低人工智能项目中的隐私和道德风险

  • 运用以人为本的设计实践,设计成功的人工智能产品体验

  • 构建人工智能系统,增强人类智能,激发用户对模型的信任

您将获得的技能

类别:用户体验设计
类别:人为因素
类别:负责任的人工智能
类别:人工智能
类别:以人为本的设计
类别:数据伦理
类别:信息隐私
类别:人机交互
类别:机器学习
类别:法律、Regulator 和 compliance
类别:人类学习
类别:个人身份信息
类别:自动化
类别:设计思维

获得职业证书

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位教师

Jon Reifschneider
Duke University
3 门课程78,681 名学生

提供方

Duke University

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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
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