Dieser digitale Kurs soll Entscheidungsträgern helfen, die Grundlagen von Machine Learning (ML) zu verstehen.
- Kursstufe: Grundlagenkurs
- Dauer: 30 Minuten
Hinweis: Dieser Kurs verfügt über lokalisierte Transkripte/Untertitel. Der Vortrag ist auf Englisch.
Um Untertitel anzuzeigen, klicken Sie auf die Schaltfläche CC in der rechten unteren Ecke des Players.
Aktivitäten
Dieser Kurs beinhaltet Präsentationen, Videos und Wissenstests.
Kursziele
Inhalte dieses Kurses:
- Verstehen der Grundlagen des Machine Learnings, um die Vorteile und Risiken im Zusammenhang mit der Einführung von ML in verschiedenen Business Cases zu bewerten
Zielgruppe
Dieser Kurs ist für folgende Zielgruppen konzipiert:
- Nichttechnische Führungskräfte und andere geschäftliche Entscheidungsträger, die an ML-Projekten beteiligt sind oder sein werden
- Teilnehmer des Programms „AWS Machine Learning Embark“ und der Discovery-Workshops für Machine Learning Solutions Lab (MLSL)
Voraussetzungen
Idealerweise erfüllen die Kursteilnehmer folgende Voraussetzungen:
- Grundkenntnisse über Computer und Computersysteme
- Einige konzeptuelle Grundkenntnisse des Machine Learnings
Kursinhalt
Modul 1: Wie kann Machine Learning helfen?
- Definieren von künstlicher Intelligenz
- Definieren von Machine Learning
- Beschreiben der verschiedenen Geschäftsbereiche, die vom Machine Learning betroffen sind
- Beschreiben der positiven Feedback-Schleife (Flywheel), die ML-Projekte antreibt
- Beschreiben des Potenzials für Machine Learning in unterversorgten Märkten
Modul 2: Wie funktioniert Machine Learning?
- Beschreiben künstlicher Intelligenz
- Beschreiben des Unterschieds zwischen künstlicher Intelligenz und Machine Learning
Modul 3: Was sind einige potenzielle Probleme beim Machine Learning?
- Beschreiben der Unterschiede zwischen einfachen und komplexen Modellen
- Verstehen von Unerklärbarkeits- und Unsicherheitsproblemen mit Machine-Learning-Modellen
