About Course
과정 설명: 이 과정에서는 조직의 성공적인 기계 학습(ML) 채택에 필요한 구성 요소를 제공합니다. • 과정 수준: 기초 • 소요 시간: 30분 참고: 이 과정의 동영상에는 한국어 트랜스크립트 또는 자막이 지원되며 음성은 영어로 출력됩니다. 자막을 표시하려면 동영상 화면 하단의 CC 버튼을 클릭하세요. 활동: 본 과정에는 프레젠테이션, 동영상 및 지식 평가가 포함되어 있습니다. 과정 목표: 이 과정에서 배우게 될 내용은 다음과 같습니다. • 기계 학습을 사용하여 성공을 달성하고 유지하기 위해 조직을 조정하는 방법 설명 수강 대상: 이 과정의 대상은 다음과 같습니다. • 기계 학습 프로젝트에 참여하거나 참여할 비기술적 비즈니스 리더 및 기타 비즈니스 의사 결정권자 • AWS Machine Learning Embark 프로그램 및 MLSL(Machine Learning Solutions Lab) 검색 워크숍 참여자 수강 전 권장 사항: 이 교육 과정을 수강하려면 다음 조건을 갖추는 것이 좋습니다. • 기계 학습 소개: 가능성의 예술 • 기계 학습 프로젝트 계획 과정 개요: 모듈 1: 기계 학습 사용을 위해 조직에서 어떤 준비가 필요합니까? • 기계 학습 사용을 위해 조직에서 어떤 준비가 필요합니까? • AWS가 어떤 도움을 줄 수 있습니까? • 조직의 성공을 보장하기 위해 어떤 다른 전략을 채택할 수 있습니까? • 내 조직에 적합한 문화적 변화 접근 방식은 무엇입니까? 모듈 2: 데이터 전략을 평가하려면 어떻게 해야 합니까? • 데이터 전략을 평가하려면 어떻게 해야 합니까? • 데이터 전략을 개선하려면 어떻게 해야 합니까? 모듈 3: 학습과 협업의 문화를 어떻게 만들 수 있습니까? • 학습과 협업의 문화를 어떻게 만들 수 있습니까? • 데이터 사이언티스트란 무엇입니까? • 데이터 사이언티스트는 어떤 기술을 가지고 있어야 합니까? • 파일럿 기계 학습 팀은 어떻게 구성됩니까? • 다른 어떤 지원 역할이 필요합니까? • 주요 책임은 무엇입니까? 모듈 4: 기계 학습 여정을 시작하려면 어떻게 해야 합니까? • 기계 학습 여정을 시작하려면 어떻게 해야 합니까? • 조직의 기계 학습 여정은 어떻게 구성됩니까? • 조직의 진행과 관련해 본보기가 되는 비즈니스 사례는 무엇입니까? 모듈 5: 결론
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