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Introduzione al machine learning: l'arte del possibile (Italiano) | Introduction to Machine Learning: Art of the Possible (Italian)

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Overview

Questo corso digitale è progettato per aiutare i responsabili delle decisioni aziendali a comprendere i fondamenti del machine learning (ML).

  • Livello del corso: base
  • Durata: 30 minuti


Nota: questo corso fornisce trascrizioni/sottotitoli localizzati. La narrazione è in inglese.

Per visualizzare i sottotitoli, fare clic sul pulsante CC nell'angolo in basso a destra del lettore.


Attività

Questo corso include presentazioni, video e verifiche delle conoscenze.


Obiettivi del corso

In questo corso, imparerai a:

  • Comprendere le basi del machine learning per valutare i vantaggi e i rischi associati all'adozione di ML in vari casi aziendali


Destinatari principali

Questo corso è destinato a:

  • Leader aziendali non tecnici e altri decisori aziendali che sono o saranno coinvolti in progetti ML
  • Partecipanti al programma AWS Machine Learning Embark e ai workshop di scoperta di Machine Learning Solutions Lab (MLSL)


Prerequisiti

Si raccomanda che i partecipanti a questo corso possiedano:

  • Conoscenze di base di computer e sistemi informatici
  • Alcune conoscenze di base del concetto di machine learning


Riepilogo del corso

Modulo 1: In che modo il machine learning può aiutarmi?

  • Definisci l’intelligenza artificiale
  • Definisci il machine learning
  • Descrivi i diversi domini aziendali interessati dal machine learning
  • Descrivi il loop di feedback positivo (volano) che guida i progetti ML
  • Descrivi il potenziale per il machine learning nei mercati sottoutilizzati


Modulo 2: come funziona il machine learning?

  • Descrivi l’intelligenza artificiale
  • Descrivi la differenza tra intelligenza artificiale e machine learning


Modulo 3: Quali sono alcuni potenziali problemi con il machine learning?

  • Descrivi le differenze tra modelli semplici e complessi
  • Comprendi i problemi di inspiegabilità e incertezza con i modelli di machine learning


Modulo 4: Conclusione

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