Этот курс входит в специализацию ''Специализация AI Product Management'

4.9
звезд
Оценки: 19

Jon Reifschneider

2 612 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация AI Product ManagementУниверситет Дьюка

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 10 993

This third and final course of the AI Product Management Specialization by Duke University's Pratt School of Engineering focuses on the critical human factors in developing AI-based products.  The course begins with an introduction to human-centered design and the unique elements of user experience design for AI products.  Participants will then learn about the role of data privacy in AI systems, the challenges of designing ethical AI, and approaches to identify sources of bias and mitigate fairness issues.  The course concludes with a comparison of human intelligence and artificial intelligence, and a discussion of the ways that AI can be used to both automate as well as assist human decision-making.
At the conclusion of this course, you should be able to:
1) Identify and mitigate privacy and ethical risks in AI projects
2) Apply human-centered design practices to design successful AI product experiences
3) Build AI systems that augment human intelligence and inspire model trust in users

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 3 в программе

Специализация AI Product Management

Начальный уровень

No prior experience in AI or programming required

Прибл. 17 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Чему вы научитесь

Identify and mitigate privacy and ethical risks in AI projects
Apply human-centered design practices to design successful AI product experiences
Build AI systems that augment human intelligence and inspire model trust in users

Приобретаемые навыки

Machine Learning
Privacy
Design Thinking
Ethics

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 3 из 3 в программе

Специализация AI Product Management

Начальный уровень

No prior experience in AI or programming required

Прибл. 17 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

5/5 (оценок: 8)

Jon Reifschneider

Director, Master of Engineering in AI for Product Innovation, Duke University

Engineering

13 038 учащихся

3 курса

от партнера

Университет Дьюка

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

5 ч. на завершение

Design of AI Product Experiences

5 ч. на завершение

12 видео ((всего 68 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

12 видео

Specialization Overview4мин

Instructor Introduction1мин

Course Overiew3мин

Introduction and Objectives1мин

Design Thinking15мин

Task Analysis7мин

AI User Experience Design Considerations4мин

User Inputs6мин

Transparency6мин

Communicating Uncertainty9мин

Feedback Loops7мин

Module Wrap-up1мин

5 материалов для самостоятельного изучения

About the Course5мин

Download Module Slides30мин

An Introduction to Design Thinking Process Guide30мин

Human-Centered Machine Learning30мин

ML has uncertainty. Design for it.30мин

1 практическое упражнение

Module 1 Quiz30мин

Неделя

Неделя 2

3 ч. на завершение

Data Privacy and AI

3 ч. на завершение

8 видео ((всего 42 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

8 видео

Introduction and Objectives1мин

Introduction to Data Privacy5мин

Fair Information Practices (FIPs)3мин

U.S. Privacy Regulation9мин

E.U. General Data Protection Regulation (GDPR)5мин

Privacy Challenges in AI4мин

Protecting Privacy in AI8мин

Module Wrap-up2мин

3 материала для самостоятельного изучения

Download Module Slides30мин

Your apps know where you were last night. And they're not keeping it a secret30мин

Federated Learning: Building better products with on-device data and privacy by default30мин

1 практическое упражнение

Module 2 Quiz30мин

Неделя

Неделя 3

3 ч. на завершение

Ethics in AI

3 ч. на завершение

6 видео ((всего 41 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

6 видео

Introduction and Objectives2мин

Fair, Accountable & Transparent AI8мин

Types & Sources of Bias12мин

Mitigating Potential Ethical Risks7мин

Detecting & Resolving Fairness Issues7мин

Module Wrap-up1мин

3 материала для самостоятельного изучения

Download Module Slides30мин

Machine Bias30мин

Datasheets for Datasets30мин

1 практическое упражнение

Module 3 Quiz30мин

Неделя

Неделя 4

6 ч. на завершение

Human and Societal Considerations

6 ч. на завершение

7 видео ((всего 39 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

7 видео

Introduction and Objectives1мин

AI and Human Intelligence8мин

Automation vs. Augmentation10мин

Inspiring Model Trust9мин

Change Management4мин

Module Wrap-up1мин

Course Wrap-up3мин

2 материала для самостоятельного изучения

Download Module Slides30мин

Cognitive Collaboration: Why Humans and Computers Think Better Together30мин

1 практическое упражнение

Module 4 Quiz30мин

Рецензии

4.9

Рецензии: 4

5 stars
89,47 %
4 stars
10,52 %

Лучшие отзывы о курсе HUMAN FACTORS IN AI

от партнера EF18 янв. 2022 г.

Well detailed insights into the precarious world of security, bias and privacy in AI

Посмотреть все отзывы

Специализация AI Product Management: общие сведения

Organizations in every industry are accelerating their use of artificial intelligence and machine learning to create innovative new products and systems. This requires professionals across a range of functions, not just strictly within the data science and data engineering teams, to understand when and how AI can be applied, to speak the language of data and analytics, and to be capable of working in cross-functional teams on machine learning projects.

This Specialization provides a foundational understanding of how machine learning works and when and how it can be applied to solve problems. Learners will build skills in applying the data science process and industry best practices to lead machine learning projects, and develop competency in designing human-centered AI products which ensure privacy and ethical standards. The courses in this Specialization focus on the intuition behind these technologies, with no programming required, and merge theory with practical information including best practices from industry. Professionals and aspiring professionals from a diverse range of industries and functions, including product managers and product owners, engineering team leaders, executives, analysts and others will find this program valuable.

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Human Factors in AI

Об этом курсе

Чему вы научитесь

Приобретаемые навыки