Rendere un'organizzazione pronta per il machine learning (Italiano) | Building a Machine Learning Ready Organization (Italian)

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