Introduction to Machine Learning: Art of the Possible (German)

Dieser digitale Kurs soll Entscheidungsträgern helfen, die Grundlagen von Machine Learning (ML) zu verstehen.Kursstufe: GrundlagenkursDauer: 30 MinutenHinweis: 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.AktivitätenDieser Kurs beinhaltet Präsentationen, Videos und Wissenstests.KurszieleInhalte 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 bewertenZielgruppeDieser Kurs ist für folgende Zielgruppen konzipiert:Nichttechnische Führungskräfte und andere geschäftliche Entscheidungsträger, die an ML-Projekten beteiligt sind oder sein werdenTeilnehmer des Programms „AWS Machine Learning Embark“ und der Discovery-Workshops für Machine Learning Solutions Lab (MLSL)VoraussetzungenIdealerweise erfüllen die Kursteilnehmer folgende Voraussetzungen:Grundkenntnisse über Computer und ComputersystemeEinige konzeptuelle Grundkenntnisse des Machine LearningsKursinhaltModul 1: Wie kann Machine Learning helfen?Definieren von künstlicher IntelligenzDefinieren von Machine LearningBeschreiben der verschiedenen Geschäftsbereiche, die vom Machine Learning betroffen sindBeschreiben der positiven Feedback-Schleife (Flywheel), die ML-Projekte antreibtBeschreiben des Potenzials für Machine Learning in unterversorgten MärktenModul 2: Wie funktioniert Machine Learning?Beschreiben künstlicher IntelligenzBeschreiben des Unterschieds zwischen künstlicher Intelligenz und Machine LearningModul 3: Was sind einige potenzielle Probleme beim Machine Learning?Beschreiben der Unterschiede zwischen einfachen und komplexen ModellenVerstehen von Unerklärbarkeits- und Unsicherheitsproblemen mit Machine-Learning-ModellenModul 4: Fazit