ML सिस्टम्स की विश्वसनीयता, पुनरुत्पादनीयता और निष्पक्ष मूल्यांकन
यह कोर्स ऐसे ML सिस्टम बनाना और उनका मूल्यांकन करना सिखाता है जिन पर भरोसा किया जा सके। इसमें डेटा की अप्रतिनिधिक प्रकृति (non-representativeness) के स्रोत, bias का पता लगाने और उसे कम करने की विधियाँ, प्रोबेबिलिटी कैलिब्रेशन, अनिश्चितता का आकलन (uncertainty quantification), और बिना HARKing तथा p-hacking के शोध-चक्र को सही ढंग से पूरा करना पढ़ाया जाता है। यह कोर्स ईमानदार शोध-पत्र लिखने और ऐसे production सिस्टम बनाने के लिए तैयार करता है जहाँ गलती की कीमत चुकानी पड़ती है।