Khóa học này được thiết kế để giúp những người đưa quyết định trong doanh nghiệp hiểu được kiến thức cơ bản về máy học (ML).
- Trình độ khóa học: Cơ bản
- Thời lượng: 30 phút
Lưu ý: Khóa học này có bản chuyển lời thoại/phụ đề đã được bản địa hóa. Nội dung tường thuật bằng tiếng Anh. Để hiển thị phụ đề, hãy nhấp vào nút CC ở góc dưới cùng bên phải của trình phát.
Hoạt động
Khóa học này bao gồm các bài thuyết trình, video và bài đánh giá kiến thức.
Mục tiêu của khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách:
- Hiểu kiến thức cơ bản về máy học để giúp đánh giá các lợi ích và rủi ro liên quan đến việc áp dụng ML trong các tình huống kinh doanh khác nhau
Đối tượng học viên
Khóa học này dành cho:
- Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp không phụ trách mảng kỹ thuật và những người đưa ra định quyết định khác của doanh nghiệp đang hoặc sẽ tham gia vào các dự án ML
- Những người tham gia chương trình AWS Machine Learning Embark và hội thảo khám phá Machine Learning Solutions Lab (MLSL)
Điều kiện tiên quyết
Những người tham gia khóa học này nên có:
- Kiến thức cơ bản về máy tính và hệ thống máy tính
- Một số kiến thức cơ bản về khái niệm máy học
Đề cương khóa học
Module 1: Máy học có thể giúp ích như thế nào?
- Định nghĩa về trí tuệ nhân tạo
- Định nghĩa về máy học
- Mô tả các lĩnh vực kinh doanh khác nhau chịu ảnh hưởng của máy học
- Mô tả vòng lặp phản hồi tích cực (bánh đà) thúc đẩy các dự án ML
- Mô tả tiềm năng của máy học ở các thị trường chưa khai thác
Module 2: Máy học hoạt động như thế nào?
- Mô tả về trí tuệ nhân tạo
- Mô tả sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo và máy học
Module 3: Đâu là một số vấn đề tiềm ẩn với máy học?
- Mô tả sự khác biệt giữa các mô hình đơn giản và phức tạp
- Hiểu các vấn đề về tính không giải thích được và sự không chắc chắn của các mô hình máy học
Module 4: Kết luận
