The course "Core Concepts in AI" provides a comprehensive foundation in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), equipping learners with the essential tools to understand, evaluate, and implement AI systems effectively. From decoding key terminology and frameworks like R.O.A.D. (Requirements, Operationalize Data, Analytic Method, Deployment) to exploring algorithm tradeoffs and data quality, this course offers practical insights that bridge technical concepts with strategic decision-making.
Introduction to AI: Key Concepts and Applications
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Introduction to AI: Key Concepts and Applications
Dozent: Ian McCulloh
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8
(20听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollst盲ndigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Understand core AI and ML concepts, key vocabulary, and the R.O.A.D. Framework for effective AI project management and implementation.
Evaluate machine learning models using performance metrics and understand the tradeoffs in algorithm selection and optimization.
Analyze AI algorithms like SVM, Decision Trees, and Neural Networks, identifying their strengths, weaknesses, and practical applications.
Assess data quality, calculate inter-annotator agreement, and address resource and performance tradeoffs in AI and ML systems.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Strategic Decision-Making
- Kategorie: Strategic Leadership
- Kategorie: Performance Metric
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: System Requirements
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Resource Utilization
- Kategorie: Random Forest Algorithm
- Kategorie: AI Product Strategy
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Management
Wichtige Details
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Bewertungen
15 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 6 Module
This course provides a comprehensive introduction to key concepts in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). Learners will explore essential vocabulary, the R.O.A.D. Framework, performance evaluation, and algorithm tradeoffs. Topics include data quality, inter-annotator agreement, and the strengths and weaknesses of AI methods. By the end, learners will be equipped with the foundational knowledge to navigate and assess AI and ML systems effectively.
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1 Lekt眉re1 Plug-in
This module provides an introduction to artificial intelligence (AI). It does not require any prior knowledge of AI and is suitable for briefing managerial, and non-technical leaders to improve knowledge, expectations, and communication for AI projects.
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This module covers the statistical foundations of machine learning and the common metrics for evaluating machine learning and artificial intelligence performance.
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This module introduces the most common algorithms used in AI and machine learning, including support vector machines, Na茂ve Bayes, decision trees, random forest, and neural networks. We will discuss the strengths and weaknesses of these algorithms for different classes of problems.
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This module explores data types (nominal, ordinal, categorical) and the challenges of data labeling, including human cognitive limits and reference issues. A key focus is inter-annotator agreement鈥攁 method to measure labeling consistency, highlighting biases and inefficiencies in human and machine processes. Consistent labeling, often more impactful than advanced algorithms, is crucial for responsible AI.
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Dozent
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Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥�
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥�
Larry W.
Lernender seit 2021
鈥濿enn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universit盲t nicht anbietet, ist 糖心vlog官网观看 mit die beste Alternative.鈥�
Chaitanya A.
鈥濵an lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei 糖心vlog官网观看 kann ich ohne Grenzen lernen.鈥�
Bewertungen von Lernenden
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AP
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Gepr眉ft am 21. Feb. 2025
Very well structured and very informative, much appreciated.
RS
4
Gepr眉ft am 22. Apr. 2025
Information was very good but was definitely not an introduction course. Recommend knowledge in statistics and algorithms prior to this course.
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