About Course
Description du cours: Ce cours fournit les composants nécessaires pour réussir l’adoption organisationnelle du machine learning (ML). • Niveau du cours : Fondamentaux • Durée : 30 minutes Remarque : ce cours comporte des transcriptions ou des sous-titres localisés. La narration est en anglais. Pour afficher les sous-titres, cliquez sur le bouton CC dans le coin inférieur droit du joueur. Activités: Ce cours comprend des présentations, des vidéos et des évaluations des connaissances. Objectifs du cours: Dans ce cours, vous apprendrez à : • Décrire comment adapter une organisation pour atteindre et pérenniser le succès à l’aide du ML Public visé: Ce cours s’adresse aux personnes suivantes : • Dirigeants d’entreprise non techniques et autres décideurs d’entreprise qui sont ou seront impliqués dans des projets de ML • Les participants au programme AWS Machine Learning Embark et aux ateliers de découverte du Machine Learning Solutions Lab (MLSL) Prérequis: Pour assister à ce cours, il est conseillé aux participants de disposer des connaissances suivantes : • Présentation du Machine Learning : l’art du possible • Planification d’un projet de Machine Learning Déroulement du cours: Module 1 : Comment puis-je préparer mon organisation à l’utilisation du ML ? • Comment puis-je préparer mon organisation à l’utilisation du ML ? • Comment AWS peut-il m’aider ? • Quelles autres stratégies puis-je adopter pour garantir la réussite organisationnelle ? • Quelle approche de changement culturel fonctionne pour mon organisation ? Module 2 : Comment évaluer ma stratégie de données ? • Comment évaluer ma stratégie de données ? • Comment puis-je améliorer ma stratégie de données ? Module 3 : Comment créer une culture d’apprentissage et de collaboration ? • Comment créer une culture d’apprentissage et de collaboration ? • Qu’est-ce qu’un scientifique des données ? • Quelles doivent être les compétences d’un scientifique des données ? • À quoi ressemble une équipe pilote de ML ? • De quels autres rôles de soutien aurai-je besoin ? • Quelles sont les principales responsabilités ? Module 4 : Comment démarrer mon adoption du ML ? • Comment démarrer mon adoption du ML ? • À quoi ressemble l’adoption du ML par une organisation ? • Qu’est-ce qu’un exemple d’étude de cas de la progression d’une organisation ? Module 5 : Conclusion
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