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

Aperçu

Ce cours numérique a été conçu pour aider les décideurs d'entreprise à comprendre les bases du machine learning (ML).

• Niveau du cours : fondamental
• Durée : 30 minutes

Remarque : Ce cours dispose de transcriptions/sous-titres traduits. La narration est en anglais.

Pour afficher les sous-titres, cliquez sur le bouton CC dans le coin inférieur droit du lecteur.

Ce cours comprend des présentations, des vidéos et des évaluations des connaissances.

Dans ce cours, vous apprendrez à :

• Comprendre les concepts de base du machine learning pour aider à évaluer les avantages et les risques associés à l'adoption du ML dans divers cas d'utilisation commerciale

Ce cours s'adresse à :

• Les dirigeants d'entreprise non techniques et les décideurs d'entreprise qui sont ou seront impliqués dans des projets de ML
• Les participants au programme AWS Machine Learning Embark et aux ateliers de découverte du Machine Learning Solutions Lab (MLSL)

Nous recommandons aux participants de ce cours d'avoir :

• Une connaissance de base des ordinateurs et des systèmes informatiques
• Quelques connaissances de base sur le concept de machine learning

Module 1 : Comment le machine learning peut-il m'aider ?

• Définir l'intelligence artificielle
• Définir le machine learning
• Décrire les différents domaines commerciaux affectés par le machine learning
• Décrire l'engrenage de feedback positif (flywheel) qui stimule les projets de ML
• Décrire le potentiel du machine learning dans des marchés sous-exploités

Module 2 : Comment fonctionne le machine learning ?

• Décrire l'intelligence artificielle
• Décrire la différence entre l'intelligence artificielle et le machine learning

Module 3 : Quels sont certains des problèmes potentiels du machine learning ?

• Décrire les différences entre les modèles simples et complexes
• Comprendre les problèmes d'inexplicabilité et d'incertitude avec les modèles de machine learning

Module 4 : Conclusion

University : AWS Skill Builder. Catégories : Cours de Machine Learning, Cours de Gestion des Risques

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