课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-foundations-for-product-managers
在杜克大学普拉特工程学院推出的人工智能产品管理专项的第一门课程——《产品经理的机器学习基础》中，学员将建立对机器学习的基本了解，掌握其工作原理，以及适用时机和原因。本课程为非编码背景人士提供了机器学习的入门知识，帮助学员有效管理AI团队或产品，并与数据科学家、软件工程师及客户协作。此外，课程涵盖了机器学习的多个重要概念，包括建模过程、模型评估与解释、线性模型、树模型与集成模型以及深度学习等。课程以项目实践结束，让学员能够运用所学知识构建自己的机器学习模型。
### 课程大纲概述
1. **机器学习是什么**：本模块将介绍机器学习的基本概念，构建必要的词汇，讨论不同类型的机器学习及其优缺点。
2. **建模过程**：讨论建立机器学习模型的关键步骤，分析模型复杂度来源及其对模型性能的影响。
3. **评估与解释模型**：讲解如何定义适合AI项目的结果和输出指标，以及如何选择评估回归和分类模型的关键指标。
4. **线性模型**：包括线性回归及如何利用正则化技术提高模型效果，同时介绍逻辑回归在二元及多类分类中的应用。
5. **树模型、集成模型与聚类**：探讨树模型在复杂非线性问题建模中的价值，介绍集成模型和无监督学习中的聚类方法。
6. **深度学习与课程项目**：关注深度学习的概念及神经网络的基本原理，讨论在计算机视觉和自然语言处理中的应用，最后通过课程项目运用所学知识。
### 总体评价
这门课程不仅为希望在产品管理领域精通机器学习的专业人士提供了坚实的基础，还通过与真实项目结合，增强了学习的实用性。课程内容深入浅出，适合任何无编程背景的学习者，是企业产品经理、市场人员和技术团队合作的理想选择。 推荐给所有希望增强AI项目管理能力的人士！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-foundations-for-product-managers