이 디지털 교육 과정은 비즈니스 의사 결정권자가 기계 학습(ML)의 기초를 이해하도록 돕기 위해 고안되었습니다.
- 과정 수준: 기초
- 소요 시간: 30분
참고: 이 과정의 동영상에는 한국어 트랜스크립트 또는 자막이 지원되며 음성은 영어로 출력됩니다.
자막을 표시하려면 동영상 화면 하단의 CC 버튼을 클릭하세요.
활동
본 과정에는 프레젠테이션, 동영상 및 지식 평가가 포함되어 있습니다.
과정 목표
이 과정에서 배우게 될 내용은 다음과 같습니다.
- 다양한 비즈니스 사례에서 기계 학습 채택과 관련된 이점과 위험을 평가하는 데 도움이 되는 기계 학습의 기본 사항을 이해합니다.
수강 대상
이 과정의 대상은 다음과 같습니다.
- 기계 학습 프로젝트에 참여하거나 참여할 비기술적 비즈니스 리더 및 기타 비즈니스 의사 결정권자
- AWS Machine Learning Embark 프로그램 및 MLSL(Machine Learning Solutions Lab) 검색 워크숍 참여자
수강 전 권장 사항
이 교육 과정을 수강하려면 다음 조건을 갖추는 것이 좋습니다.
- 컴퓨터 및 컴퓨터 시스템에 대한 기본 지식
- 기계 학습의 개념에 대한 몇 가지 기본 지식
과정 개요
모듈 1: 기계 학습이 어떻게 도움이 될 수 있습니까?
- 인공 지능 정의
- 기계 학습 정의
- 기계 학습의 영향을 받는 다양한 비즈니스 도메인 설명
- 기계 학습 프로젝트를 추진하는 긍정적인 피드백 루프(플라이휠) 설명
- 활용도가 낮은 시장에서 기계 학습의 잠재력 설명
모듈 2: 기계 학습은 어떻게 작동합니까?
- 인공 지능 설명
- 인공 지능과 기계 학습의 차이점 설명
모듈 3: 기계 학습에서 발생할 수 있는 몇 가지 문제점은 무엇입니까?
- 단순 모델과 복잡한 모델 간의 차이점 설명
- 기계 학습 모델을 통하여 설명 불가능 및 불확실성 문제의 이해
