About Course
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 Modul 4: Fazit:
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