Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers (Japanese)
AWS Skill Builder
352 Cursos
Resumen
Este currículo, compuesto de tres cursos, te enseñará sobre las mejores prácticas y recomendaciones para el aprendizaje automático (ML). Este curso abordará cómo crear una hoja de ruta para la integración de ML en los procesos empresariales. También se explicarán los componentes necesarios para implementar ML adecuadamente en una organización, mientras se esclarecen los requisitos para determinar si ML es una solución apropiada para problemas empresariales.
• Nivel del curso: Básico
• Duración: 90 minutos
＊Los videos en este curso están disponibles con doblaje en japonés y con subtítulos en japonés. Puedes alternar la visualización de los subtítulos haciendo clic en [CC] en la parte inferior de la pantalla.
Actividades
Este currículo está compuesto por cursos que incluyen presentaciones, videos y pruebas de certificación de conocimientos.
Objetivos del Currículo
En este currículo, aprenderás a:
• Comprender los fundamentos del aprendizaje automático y evaluar los beneficios y riesgos de implementar ML en diferentes casos de negocio
• Identificar los requisitos de datos, tiempo y producción necesarios para llevar a cabo con éxito un proyecto de ML
• Explicar cómo adaptar tu organización para usar ML y llevarla al éxito y la sostenibilidad
Audiencia
Este currículo está dirigido a:
• Líderes empresariales no técnicos y otros tomadores de decisiones empresariales que están o podrían estar involucrados en proyectos de ML
• Participantes del programa AWS Machine Learning Embark y de los talleres de descubrimiento del Machine Learning Solutions Lab (MLSL)
Requisitos Previos
Recomendamos cumplir con los siguientes requisitos previos antes de tomar este curso:
• Conocimiento básico de computadoras y sistemas informáticos
• Conocimiento básico de los conceptos de aprendizaje automático
Descripción del Currículo
Curso 1: Introducción al Aprendizaje Automático: Tecnología que Hace Realidad el Potencial
Módulo 1: Cómo el Aprendizaje Automático Está Ayudando
• Definición de aprendizaje automático
• Explicación del ciclo de retroalimentación positiva (flywheel) que impulsa los proyectos de ML
• Explicación de las diversas áreas empresariales afectadas por el aprendizaje automático
• Explicación del potencial del uso de aprendizaje automático en mercados insuficientemente explotados
Módulo 2: Cómo Funciona el Aprendizaje Automático
• Explicación de la inteligencia artificial
• Explicación de la diferencia entre inteligencia artificial y aprendizaje automático
Módulo 3: Aprendizaje Automático
