Introduction to Machine Learning: Art of the Possible

via AWS Skill Builder

Aperçu

Ce cours numérique est conçu pour aider les décideurs d'entreprise à comprendre les fondamentaux de l'apprentissage automatique (Machine Learning, ML), dans le but de les doter du savoir nécessaire pour évaluer ses avantages et ses risques dans différents scénarios d'affaires.

Niveau du cours : Fondamental

Durée : 30 minutes

Le programme du cours comprend des présentations, des vidéos et des évaluations des connaissances interactives, assurant une expérience d'apprentissage complète.

Objectifs du cours :
Les participants vont :

Comprendre les bases de l'apprentissage automatique pour aider à évaluer ses avantages et ses risques dans diverses applications commerciales.

Public cible :
Ce cours est destiné à :

Les leaders d'affaires non techniques et autres décideurs impliqués ou sur le point d'être impliqués dans des projets de ML.
Les participants au programme AWS Machine Learning Embark et les participants aux ateliers de découverte du Machine Learning Solutions Lab (MLSL).

Prérequis :
Il est recommandé aux participants potentiels d'avoir :

Une familiarité de base avec les ordinateurs et les systèmes informatiques.
Une compréhension introductive des concepts d'apprentissage automatique.

Programme du cours :

Module 1 : En quoi l'apprentissage automatique peut-il aider ?
- Définir l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
- Discuter de l'impact de l'apprentissage automatique dans divers domaines d'affaires.
- Expliquer le concept de la boucle de rétroaction positive (volant) dans les projets de ML.
- Identifier les opportunités d'apprentissage automatique dans les marchés sous-utilisés.
Module 2 : Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?
- Délimiter entre intelligence artificielle et apprentissage automatique.
Module 3 : Problèmes potentiels avec l'apprentissage automatique
- Différencier entre modèles simples et complexes.
- Aborder les problèmes liés à l'inexplicabilité et à l'incertitude dans les modèles d'apprentissage automatique.
Module 4 : Conclusion