Executive Development Programme in AI Metrics Techniques
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Kursdetails
โข Introduction to AI Metrics: Understanding the importance and role of AI metrics in business decision making.
โข Key AI Metrics: A deep dive into the most commonly used AI metrics, such as accuracy, precision, recall, and F1 score.
โข Performance Evaluation: Techniques and best practices for evaluating and comparing AI models using various metrics.
โข Metrics for Natural Language Processing (NLP): Metrics specific to NLP tasks, such as perplexity, BLEU score, and ROUGE score.
โข Metrics for Computer Vision: Metrics specific to computer vision tasks, such as Intersection over Union (IoU), Mean Average Precision (mAP), and Structural Similarity Index (SSIM).
โข Ethical Considerations in AI Metrics: Understanding the ethical implications of AI metrics and how to ensure fairness and accountability in AI model evaluation.
โข Implementing AI Metrics in Business: Best practices for implementing AI metrics in business decision making, including data collection, model evaluation, and reporting.
โข Advanced AI Metrics: An exploration of advanced AI metrics, such as AUC-ROC, log loss, and confusion matrix.
โข Case Studies in AI Metrics: Real-world examples of how AI metrics have been used to improve business outcomes and decision making.
Karriereweg
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Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verstรคndnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschlieรen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs fรผr Zugรคnglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fรคhigkeiten fรผr die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergรคnzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
Warum Menschen uns fรผr ihre Karriere wรคhlen
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Hรคufig gestellte Fragen
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