This second course of the AI Product Management Specialization by Duke University's Pratt School of Engineering focuses on the practical aspects of managing machine learning projects. The course walks through the keys steps of a ML project from how to identify good opportunities for ML through data collection, model building, deployment, and monitoring and maintenance of production systems. Participants will learn about the data science process and how to apply the process to organize ML efforts, as well as the key considerations and decisions in designing ML systems.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация AI Product Management'
от партнера
Об этом курсе
No prior experience in machine learning or programming required.
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаПриобретаемые навыки
- Modeling
- Project Management
- Machine Learning
No prior experience in machine learning or programming required.
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаот партнера
Программа курса: что вы изучите
Identifying Opportunities for Machine Learning
Organizing ML Projects
Data Considerations
ML System Design & Technology Selection
Рецензии
- 5 stars85,71 %
- 4 stars6,12 %
- 3 stars4,08 %
- 2 stars2,04 %
- 1 star2,04 %
Лучшие отзывы о курсе MANAGING MACHINE LEARNING PROJECTS
Very important course for anyone interested in understanding the process involved in managing AI projects. Strongly recommended.
Excellent course! And the professor is a SME in the ML field. Looking forward to the next course.
worth your time if you are a product manager, product owner or project manager that is interested in implementing ML
Специализация AI Product Management: общие сведения

Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.