• pour les personnes
  • pour les affaires
  • pour les universités
  • pour les gouvernements
Coursera
Diplômes en ligne
Carrières
Connexion
Inscrivez-vous gratuitement
Coursera
IBM
Flux de travail de l'IA : L'IA en production
  • À propos
  • Résultats
  • Modules
  • Recommandations
  • Témoignages
  • Avis
  1. Parcourir
  2. Science des données
  3. Apprentissage automatique
IBM

Flux de travail de l'IA : L'IA en production

Ce cours fait partie de Spécialisation IBM AI Enterprise Workflow

Mark J Grover
Ray Lopez, Ph.D.

Instructeurs : Mark J Grover

Enseignants

Évaluations de l’enseignant

Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.

4.3 (13 évaluations)
Mark J Grover
Mark J Grover
13 Cours•141 404 apprenants
Ray Lopez, Ph.D.
Ray Lopez, Ph.D.
7 Cours•36 325 apprenants

6 065 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

•En savoir plus
4 modules
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.4

(51 avis)

niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

4 modules
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.4

(51 avis)

niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
  • À propos
  • Résultats
  • Modules
  • Recommandations
  • Témoignages
  • Avis

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Déploiement des applications
    Déploiement des applications
  • Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
    Analyse des séries temporelles et prévisions
  • Catégorie : Science des données
    Science des données
  • Catégorie : Indicateurs d'activité
    Indicateurs d'activité
  • Catégorie : Conteneurisation
    Conteneurisation
  • Catégorie : Analyse des performances
    Analyse des performances
  • Catégorie : Design Thinking
    Design Thinking
  • Catégorie : MLOps (Apprentissage automatique)
    MLOps (Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
    Traitement du langage naturel (NLP)
  • Catégorie : Contrôle continu
    Contrôle continu
  • Catégorie : Gestion des flux de travail
    Gestion des flux de travail
  • Catégorie : IBM Cloud
    IBM Cloud
  • Catégorie : Programmation en Python
    Programmation en Python
  • Catégorie : Apprentissage automatique
    Apprentissage automatique
  • Catégorie : Tests unitaires
    Tests unitaires

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Évaluations

10 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

En savoir plus sur Coursera pour les affaires
 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation IBM AI Enterprise Workflow
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Il s'agit du sixième cours de la spécialisation IBM AI Enterprise Workflow Certification. Vous êtes FORTEMENT encouragé à suivre ces cours dans l'ordre, car ils ne sont pas indépendants les uns des autres, mais font partie d'un flux de travail où chaque cours s'appuie sur les précédents.

Ce cours se concentre sur les modèles en production dans une entreprise hypothétique de médias en continu. Il y a une introduction à IBM Watson Machine Learning. Vous construirez votre propre API dans un conteneur Docker et apprendrez à gérer les conteneurs avec Kubernetes. Le cours présente également plusieurs autres outils de l'écosystème IBM conçus pour aider à déployer ou à maintenir des modèles en production. Le flux de travail de l'IA n'est pas un processus linéaire, il y a donc du temps consacré aux boucles de rétroaction les plus importantes afin de promouvoir une itération efficace sur le flux de travail global. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : 1. Utiliser Docker pour déployer une application Flask 2. Déployer une interface utilisateur simple pour intégrer le modèle ML, Watson NLU et Watson Visual Recognition 3. Discuter de la terminologie de base de Kubernetes 4. Déployez une application web évolutive sur Kubernetes 5. Discutez des différentes boucles de rétroaction dans le flux de travail de l'IA 6. Discutez de l'utilisation des tests unitaires dans le contexte de la production de modèles 7. Utiliser IBM Watson OpenScale pour évaluer le biais et la performance des modèles d'apprentissage automatique de production. Qui devrait suivre ce cours ? Ce cours s'adresse aux praticiens de la science des données existants qui ont une expertise dans la construction de modèles d'apprentissage automatique, qui veulent approfondir leurs compétences sur la construction et le déploiement de l'IA dans les grandes entreprises. Si vous êtes un aspirant Data Scientist, ce cours n'est PAS pour vous car vous avez besoin d'une expertise du monde réel pour bénéficier du contenu de ces cours. Quelles compétences devez-vous avoir ? Il est supposé que vous avez suivi les cours 1 à 5 de la spécialisation IBM AI Enterprise Workflow et que vous avez une solide compréhension des sujets suivants avant de commencer ce cours : Compréhension fondamentale de l'algèbre linéaire ; compréhension de l'échantillonnage, de la théorie des probabilités et des distributions de probabilités ; connaissance des concepts statistiques descriptifs et inférentiels ; compréhension générale des techniques d'apprentissage automatique et des meilleures pratiques ; compréhension pratique de Python et des packages couramment utilisés dans la science des données : NumPy, Pandas, matplotlib, scikit-learn ; Familiarité avec IBM Watson Studio ; Familiarité avec le processus de réflexion sur la conception.

Ce module se concentre sur les boucles de rétroaction et le suivi. Les boucles de rétroaction représentent toutes les façons possibles de revenir à une étape antérieure du flux de travail de l'entreprise IA. Nous avons initialement abordé les boucles de rétroaction dans le premier cours de cette spécialisation ; cependant, nous nous concentrons ici sur les tests unitaires. Nous nous intéressons également à la valeur commerciale, une considération très importante qui est souvent négligée ; le modèle a-t-il un effet aussi important que prévu sur les métriques commerciales ? Il est important de pouvoir utiliser les fichiers log qui ont été standardisés au sein de l'équipe pour répondre aux questions sur la valeur commerciale ainsi que sur le contrôle des performances. Vous aurez l'occasion de réaliser une étude de cas sur le contrôle des performances, dans laquelle vous écrirez des tests unitaires pour un logger et un point d'arrivée de l'API de logging, vous les testerez et vous écrirez une suite de tests unitaires pour valider si le logging fonctionne correctement.

Inclus

5 vidéos16 lectures4 devoirs

5 vidéos•Total 19 minutes
  • Boucles de rétroaction et tests unitaires•2 minutes•Prévisualiser le module
  • Boucles de rétroaction et tests unitaires•7 minutes
  • Suivi des performances et métriques d'entreprise•1 minute
  • Dérive des performances•5 minutes
  • Étude de cas sur la surveillance des performances•1 minute
16 lectures•Total 233 minutes
  • Boucles de rétroaction et tests unitaires : A travers les yeux de notre exemple de travail•3 minutes
  • Boucles de rétroaction•4 minutes
  • Tests unitaires•4 minutes
  • Tests unitaires en Python•3 minutes
  • Développement piloté par les tests (TDD)•3 minutes
  • CI/CD•3 minutes
  • Contrôle des performances : A travers le regard de notre exemple de travail•3 minutes
  • Journalisation•3 minutes
  • Exigences minimales pour les Fichiers Log•4 minutes
  • Journalisation en Python (Pratique)•30 minutes
  • Dérive des performances du modèle•4 minutes
  • Bloc-notes Performance Drift Review•25 minutes
  • Sécurité et modèles d'apprentissage automatique•10 minutes
  • Étude de cas sur le suivi des performances : A travers les yeux de notre exemple de travail•4 minutes
  • Démarrage (pratique)•120 minutes
  • Résumé/Revue•10 minutes
4 devoirs•Total 25 minutes
  • Vérification de la compréhension•5 minutes
  • Vérification de la compréhension•5 minutes
  • Vérification de la compréhension•5 minutes
  • Quiz de fin de module•10 minutes

Ce module va conclure l'apprentissage formel de ce cours en réalisant des tutoriels pratiques de Watson Openscale et Kubernetes. IBM Watson OpensScale est une suite de services qui vous permet de suivre les performances de l'IA de production et son impact sur les objectifs de l'entreprise, avec des métriques exploitables, dans une console unique. Kubernetes est une plateforme d'orchestration de conteneurs pour gérer, planifier et automatiser le déploiement des conteneurs Docker. Les conteneurs que nous avons développés dans le cadre de ce cours sont essentiellement des microservices destinés à être déployés en tant qu'applications natives du cloud.

Inclus

3 vidéos6 lectures3 devoirs

3 vidéos•Total 21 minutes
  • Opérationnaliser l'IA de confiance avec IBM Watson OpenScale•2 minutes•Prévisualiser le module
  • Kubernetes expliqué•10 minutes
  • Kubernetes ou Docker : la question ne se pose pas en ces termes•8 minutes
6 lectures•Total 166 minutes
  • Watson OpenScale : A travers les yeux de notre exemple de travail•4 minutes
  • Mise en route (pratique)•60 minutes
  • Kubernetes expliqué : A travers les yeux de notre exemple de travail•4 minutes
  • Introduction à Kubernetes•4 minutes
  • Démarrage (pratique)•90 minutes
  • Résumé/Revue•4 minutes
3 devoirs•Total 45 minutes
  • Vérification de la compréhension•30 minutes
  • Vérification de la compréhension•5 minutes
  • Quiz de fin de module•10 minutes

Dans ce module, vous entamez la première partie (Investigation des données) d'un projet de fin d'études en trois parties, conçu pour rassembler tout ce que vous avez appris. Nous avons fourni un bref aperçu de ce que vous avez appris jusqu'à présent ; cependant, vous voudrez peut-être revoir les cinq premiers cours avant de commencer le projet. L'un des principaux objectifs de ce projet est de reproduire un scénario réel. Nous ne vous fournirons donc pas de blocs-notes pour vous guider, comme nous l'avons fait pour les études de cas précédentes.

Inclus

10 lectures1 devoir

10 lectures•Total 165 minutes
  • Capstone : A travers les yeux de notre exemple de travail•4 minutes
  • Quel est le contenu du Capstone et de l'Associated Review ?•4 minutes
  • Examen du cours 1 : Priorités de l'entreprise et ingestion de données•4 minutes
  • Révision du cours 2 : Analyse de données et Tests d'hypothèse•5 minutes
  • Examen du cours 3 : Ingénierie des caractéristiques et détection des biais•5 minutes
  • Examen du cours 4 : Apprentissage automatique, reconnaissance visuelle et NLP•12 minutes
  • Examen du cours 5 : Déploiement du modèle d'entreprise•4 minutes
  • À propos des données•3 minutes
  • Travail de fin d'études 1 : à travers les yeux de notre exemple de travail•4 minutes
  • Capstone Partie 1 : Démarrer (pratique)•120 minutes
1 devoir•Total 15 minutes
  • Capstone - Partie 1 Quiz•15 minutes

Dans ce module, vous terminerez votre projet Capstone et le soumettrez à l'examen des pairs. La partie 2 du projet Capstone consiste à construire des modèles et à sélectionner le meilleur modèle à déployer. Vous utiliserez des algorithmes de séries chronologiques pour prédire des valeurs futures sur la base de valeurs précédemment observées au fil du temps. Dans la troisième partie du projet Capstone, vous vous concentrerez sur la création d'un script d'analyse post-production qui étudie la relation entre la performance du modèle et les métriques d'entreprise alignées sur le modèle déployé. Après avoir terminé et soumis votre projet Capstone, vous aurez accès aux fichiers de la solution pour un examen plus approfondi.

Inclus

4 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs

4 lectures•Total 245 minutes
  • Travail de fin d'études 2 : à travers les yeux de notre exemple de travail•4 minutes
  • Capstone Partie 2 : Démarrage (pratique)•120 minutes
  • Capstone Partie 3 : Démarrage (pratique)•120 minutes
  • Fichiers de solution•1 minute
2 devoirs•Total 30 minutes
  • Capstone - Partie 2 Quiz•15 minutes
  • Capstone - Partie 3 Quiz•15 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
  • Examen par les pairs du projet Capstone•60 minutes

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant

Évaluations de l’enseignant

Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.

4.3 (13 évaluations)
Mark J Grover
Mark J Grover
13 Cours•141 404 apprenants

Enseignants

Évaluations de l’enseignant

Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.

4.3 (13 évaluations)
Mark J Grover
Mark J Grover
13 Cours•141 404 apprenants
Ray Lopez, Ph.D.
Ray Lopez, Ph.D.
7 Cours•36 325 apprenants

Offert par

IBM

Offert par

IBM

IBM est le leader mondial de la transformation des entreprises par le biais d'une plateforme cloud hybride ouverte et de l'IA, au service de clients dans plus de 170 pays à travers le monde. Aujourd'hui, 47 des 50 entreprises du classement Fortune s'appuient sur IBM Cloud pour gérer leurs activités, et l'IA d'entreprise IBM Watson est à l'œuvre dans plus de 30 000 engagements. IBM est également l'une des organisations de recherche d'entreprise les plus importantes au monde, avec 28 années consécutives de leadership en matière de brevets. Par-dessus tout, guidée par des principes de confiance et de transparence et de soutien à une société plus inclusive, IBM s'engage à être un innovateur technologique responsable et une force pour le bien dans le monde. Pour plus d'informations sur IBM, visitez le site : www.ibm.com

En savoir plus sur Apprentissage automatique

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    AI Workflow: Enterprise Model Deployment

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM AI Enterprise Workflow

    Spécialisation

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

4.4

51 avis

  • 5 stars

    72,54 %

  • 4 stars

    13,72 %

  • 3 stars

    3,92 %

  • 2 stars

    3,92 %

  • 1 star

    5,88 %

Affichage de 3 sur 51

G
GM
5

Révisé le 1 janv. 2021

Good Valuable Course to know the end to end flow of a problem with solution and the how to part

S
SB
4

Révisé le 7 févr. 2021

Very well structured the course. Peraphs s too many things to practice all togther at least for me

T
TB
5

Révisé le 16 avr. 2021

Excellent course.. Provides lots of hands-on activities

Voir plus d’avis
Coursera Plus

Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus

Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.

En savoir plus

Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne

Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne

Découvrir les diplômes

Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires

Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique

En savoir plus

Foire Aux Questions

L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :

  • Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.

  • Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.

Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.

Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complèteS’ouvre dans un nouvel onglet.

Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.

Plus de questions

Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants

Aide financière disponible,

Pied de page Coursera

Compétences techniques

  • ChatGPT
  • Codage
  • Informatique
  • Cybersécurité
  • DevOps
  • Piratage éthique
  • IA générative
  • Programmation Java
  • Python
  • Développement Web

Compétences analytiques

  • Intelligence artificielle
  • Big Data
  • Analyse de valeur et de rentabilité
  • analyse des données
  • Science des données
  • Modélisation financière
  • Apprentissage automatique
  • Microsoft Excel
  • microsoft power bi
  • SQL

Compétences professionnelles

  • Comptabilité
  • Marketing numérique
  • Commerce électronique
  • Finance
  • Google
  • Conception graphique
  • IBM
  • Marketing
  • Project Management
  • Le marketing appliqué aux réseaux sociaux

Ressources professionnelles

  • Certifications informatiques essentielles
  • Compétences à acquérir pour les hauts revenus
  • Comment obtenir un certificat PMP
  • Comment apprendre l'Intelligence artificielle (IA)
  • Certifications populaires en cybersécurité
  • Certifications appréciées en analyse des données
  • Que fait un analyste de données ?
  • Ressources pour le développement de carrière
  • Test d'aptitude professionnelle
  • Partagez votre histoire d'apprentissage Coursera

Coursera

  • À propos
  • Ce que nous proposons
  • Direction
  • Carrières
  • Catalogue
  • Coursera Plus
  • Certificats Professionnels
  • Certificats MasterTrack®
  • Diplômes
  • Pour l'entreprise
  • Pour les gouvernements
  • Pour le campus
  • Devenir un partenaire
  • Impact social
  • cours gratuits
  • Recommandations de crédits ECTS

Communauté

  • Étudiants
  • Partenaires
  • Testeurs bêta
  • Blog
  • Le podcast Coursera
  • Blog Tech

Plus

  • Presse
  • Investisseurs
  • Conditions
  • Confidentialité
  • Aide
  • Accessibilité
  • Contact
  • Articles
  • Répertoire
  • Filiales
  • Déclaration sur l’esclavage moderne
  • Gérer les préférences en matière de cookies
Apprendre partout
Télécharger dans l'App Store
Disponible sur Google Play
Logo Certified B Corporation
© 2025 Coursera Inc. Tous droits réservés.
  • Facebook Coursera
  • Linkedin Coursera
  • Twitter Coursera
  • YouTube Coursera
  • Instagram Coursera
  • TikTok Coursera
Coursera

Bon retour

​
Votre mot de passe est masqué
​

ou

Vous débutez chez Coursera ?


Vous rencontrez des difficultés pour vous connecter ? Centre d'Aide pour les Étudiants

Ce site est protégé par reCAPTCHA Enterprise et la Politique de confidentialité Google et les Termes et Conditions s'appliquent.