本數位課程旨在協助商業決策者了解機器學習 (ML) 的基礎。
- 課程等級：基礎
- 持續時間：30 分鐘
注意：本課程具有本地化的註釋/字幕。旁白保留英語。
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活動
本課程包含簡報、影片和知識評定。
課程目標
在本課程中，您將了解：
- 了解機器學習的基礎知識，以協助評估在各種商業案例中採用 ML 的相關優點和風險
目標對象
本課程適用於：
- 正在或將要參與 ML 專案的非技術業務主管和其他商業決策者
- AWS Machine Learning Embark 計劃的參與者，以及機器學習解決方案實驗室 (MLSL) 探索研討會
先決條件
我們建議此課程的參加者具備以下知識：
- 電腦及電腦系統的基本知識
- 機器學習概念的一些基本知識
課程大綱
單元 1：機器學習如何提供協助？
- 定義人工智慧
- 定義機器學習
- 描述受機器學習影響的不同商業領域
- 描述推動 ML 專案的正面回饋迴圈 (飛輪)
- 描述機器學習在利用率不足的市場中的潛力
單元 2：機器學習如何運作？
- 描述人工智慧
- 描述人工智慧與機器學習之間的差異
單元 3：機器學習有哪些潛在問題？
- 描述簡單和複雜模型之間的差異
- 了解機器學習模型的無法解釋性和不確定性問題
