Introduction to Machine Learning: Art of the Possible (Portuguese)

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Resumen

Este curso digital ha sido diseñado para ayudar a los responsables de la toma de decisiones empresariales a comprender los fundamentos del aprendizaje automático (ML).

  • Nivel del curso: fundamental
  • Duración: 30 minutos

Nota: Este curso tiene transcripciones/subtítulos traducidos. La narración está en inglés.

Para activar los subtítulos, haga clic en el botón CC en la esquina inferior derecha del reproductor.

 

Actividades

Este curso contiene presentaciones, videos y evaluaciones de conocimiento.

 

Objetivos del curso

En este curso, aprenderá a:

  • Comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático para ayudar a evaluar los beneficios y riesgos asociados con la adopción de ML en varios casos de negocios

 

Público objetivo

Este curso está destinado a:

  • Líderes empresariales no técnicos y responsables de la toma de decisiones empresariales que están, o estarán, involucrados en proyectos de ML
  • Participantes del programa AWS Machine Learning Embark y talleres de descubrimiento del Machine Learning Solutions Lab (MLSL)

 

Requisitos previos

Recomendamos que los participantes de este curso tengan:

  • Conocimientos básicos de computadoras y sistemas de computación
  • Algunos conocimientos básicos sobre el concepto de aprendizaje automático

 

Descripción del curso

Módulo 1: ¿Cómo puede el aprendizaje automático ayudarme?

  • Definir inteligencia artificial
  • Definir aprendizaje automático
  • Describir los diferentes dominios de negocios afectados por el aprendizaje automático
  • Describir el mecanismo de retroalimentación positiva (flywheel) que impulsa los proyectos de ML
  • Describir el potencial del aprendizaje automático en mercados poco aprovechados

 

Módulo 2: ¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

  • Describir inteligencia artificial
  • Describir la diferencia entre inteligencia artificial y aprendizaje automático

 

Módulo 3: ¿Cuáles son algunos de los posibles problemas del aprendizaje automático?

  • Describir las diferencias entre modelos simples y complejos
  • Comprender problemas de inexplicabilidad e incertidumbre con modelos de aprendizaje automático

 

Módulo 4: Conclusión

 

Universidad: AWS Skill Builder. Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Gestión de Riesgos

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