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

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Aperçu

Introduction au Machine Learning : L'Art du Possible (Français)

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.

 

Activités

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

 

Objectifs du cours

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

 

Public cible

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)

 

Prérequis

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

 

Description du cours

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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