Descrizione del corso
Questo corso fornisce gli elementi necessari per un'adozione organizzativa efficace 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:
• Descrivere come adattare un'organizzazione per raggiungere e sostenere il successo utilizzando il ML
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:
• Introduzione al machine learning: l’arte del possibile
• Pianificazione di un progetto di machine learning
Riepilogo del corso
Modulo 1: Come posso preparare la mia organizzazione per l'utilizzo del ML?
• Come posso preparare la mia organizzazione per l'utilizzo del ML?
• In che modo AWS mi può aiutare?
• Quali altre strategie posso adottare per garantire il successo organizzativo?
• Quale approccio culturale funziona per la mia organizzazione?
Modulo 2: Come faccio a valutare la mia strategia di dati?
• Come faccio a valutare la mia strategia di dati?
• Come posso migliorare la mia strategia di dati?
Modulo 3: Come faccio a creare una cultura dell'apprendimento e della collaborazione?
• Come faccio a creare una cultura dell'apprendimento e della collaborazione?
• Cos'è un data scientist?
• Quali competenze dovrebbe avere un data scientist?
• Che aspetto ha un team pilota ML?
• Di quali altri ruoli di supporto ho bisogno?
• Quali sono le responsabilità chiave?
Modulo 4: Come faccio a iniziare il mio percorso verso il ML?
• Come faccio a iniziare il mio percorso verso il ML?
• Che aspetto ha il percorso verso il ML di un'organizzazione?
• Qual è un esempio di business case per la progressione di un'organizzazione?
Modulo 5: Conclusione
