Об этом курсе

Недавно просмотрено: 12,993
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 12 часов на выполнение
Английский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 12 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Alberta Machine Intelligence Institute

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Machine Learning Strategy

3 ч. на завершение
8 видео ((всего 42 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 7 тестов
8 видео
ML Readiness6мин
Risk Mitigation5мин
Experimental Mindset5мин
Build/Buy/Partner7мин
Setting up a Team5мин
Understanding and Communicating Change7мин
Weekly Summary2мин
1 материал для самостоятельного изучения
IP questions10мин
6 практических упражнений
ML Readiness Review10мин
Risk Mitigation Review10мин
Experimental Mindset Review10мин
Build/Buy/Partner Review30мин
Setting up a Team Review5мин
Communicating Change Review5мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Responsible Machine Learning

2 ч. на завершение
6 видео ((всего 27 мин.))
6 видео
Positive Feedback Loops & Negative Feedback Loops6мин
Metric Design & Observing Behaviours6мин
Secondary Effects of Optimization4мин
Regulatory Concerns3мин
Weekly Summary2мин
6 практических упражнений
AI4Good Review5мин
Feedback Loops Review5мин
Metric Design Review5мин
Secondary effects Review5мин
Regulatory Concerns Review5мин
Responsible Machine Learning Review30мин
Неделя
3

Неделя 3

2 ч. на завершение

Machine Learning in Production & Planning

2 ч. на завершение
8 видео ((всего 33 мин.))
8 видео
Users Break Things3мин
Time & Space complexity in production5мин
When do I retrain the model?4мин
Logging ML Model Versioning4мин
Knowledge Transfer4мин
Reporting Performance to Stakeholders4мин
Weekly Summary2мин
7 практических упражнений
Integrating Info Systems Review5мин
Complexity in Production Review5мин
Retrain the Model Review5мин
ML Versioning Review5мин
Knowledge Transfer Review5мин
Reporting to Stakeholders Review5мин
Machine Learning in Production and Planning Review30мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Care and Feeding of your Machine Learning System

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 45 мин.))
9 видео
MLPL Recap9мин
Post Deployment Challenges6мин
QuAM Monitoring and Logging5мин
QuAM Testing5мин
QuAM Maintenance3мин
QuAM Updating5мин
Separating Datastack from Production3мин
Dashboard Essentials & Metrics Monitoring5мин
Weekly Summary1мин
7 практических упражнений
Post Deployment Challenges Review5мин
Monitoring & Logging Review5мин
Testing Review5мин
Maintenance Review5мин
Updating Review5мин
Separating Datastack from Production Review5мин
Dashboard Monitoring Review5мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе OPTIMIZING MACHINE LEARNING PERFORMANCE

Посмотреть все отзывы

Специализация Machine Learning: Algorithms in the Real World: общие сведения

Machine Learning: Algorithms in the Real World

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.