本数字课程旨在帮助企业决策者理解机器学习 (ML) 的基础。
- 课程级别：初级
- 时长：30 分钟
注意：本课程具有本地化的注释/字幕。 旁白保留英语。要显示字幕，请单击播放器右下角的 CC 按钮。
活动
本课程包括讲解、视频和知识评估。
课程目标
在本课程中，您将学习：
- 了解机器学习的基本知识，以帮助评估各种商业案例中采用机器学习（ML）的相关益处和风险
目标受众
本课程面向：
- 非技术业务主管和其他正在或将要参与机器学习（ML）项目的业务决策者
- AWS Machine Learning Embark 计划和机器学习解决方案实验室 (MLSL) 发现研讨会的参与者
先决条件
我们建议符合以下条件的人员参加本课程：
- 电脑和电脑系统的基本知识
- 机器学习概念的一些基本知识
课程大纲
模块 1：机器学习有哪些帮助？
- 定义人工智能
- 定义机器学习
- 解释受机器学习影响的不同业务领域
- 解释驱动机器学习（ML）项目的正反馈循环（飞轮）
- 解释机器学习在未充分利用的市场中的潜力
模块 2：机器学习如何运作？
- 解释人工智能
- 解释人工智能和机器学习的区别
模块 3：机器学习有哪些潜在问题？
- 解释简单模型和复杂模型之间的区别
- 用机器学习模型理解不可解释性和不确定性问题
