对于企业来说，采用人工智能的途径不仅仅是开发工具和算法。一家希望部署人工智能的公司必须首先培训其工程师使用这项技术，这是亚马逊网络服务公司

(AmazonWebServicesInc.)的一项任务。希望通过今天在拉斯维加斯举行的新发明大会上首次亮相的ML入门程序来简化程序。

Ml Start是由云巨头的机器学习人员提供的一项员工培训服务。AWS机器学习解决方案实验室(AWS Machine Learning Solutions Lab)负责人米歇尔·李(Michelle Lee)在一篇博文中写道，该产品借鉴了母公司亚马逊公司(Amazon.com Inc在组建内部AI团队的过程中收集到的信息。

其中一个教训是，需要为被指导使用新技术的雇员提供一个明确的项目目标，在这种情况下是人工智能。ML启动培训项目时，需要参与公司的技术人员和非技术人员进行协作，以确定他们可以通过机器学习解决的业务问题。

从那以后，亚马逊的子公司举办了一系列的现场培训课程，让员工掌握实现他们的想法所需的技能。AWS‘Lee写道，这些课程使用的是“模仿亚马逊机器学习大学(MachineLearning University)的课程，该大学在过去几年里得到了改进，以帮助亚马逊的开发人员精通机器学习。”该公司去年向其他公司开放了机器学习大学，最初选择了30多个课程。

ML启动了几个项目，目的是让员工有机会运用他们新获得的人工智能技能。有一个概念开发项目，参与者可以建立一个机器学习应用程序，以及一个Deepracer锦标赛。Deepracer是一种自动驾驶汽车，可以帮助开发人员学习强化学习，这是一种新兴的机器学习类型。

ML Start使用Deepracer事件作为一种方式，扩大对人工智能的兴趣，而不仅仅是那些直接接受组织其他成员培训的员工。这一活动有助于“让更多的员工通过比赛，以友好的竞争和亲身体验的方式，让更多的员工了解机器学习，”李写道。

新提供的培训将成为AWS专业服务组合的高价值补充。该提供商可以与采用基于云的人工智能服务的新企业用户达成协议，并向现有客户推销它，希望增加熟悉神经网络开发的内部工程师人数。

AWS的竞争对手也为对机器学习感兴趣的开发人员提供了类似的培训资源。微软公司经营一个名为微软人工智能学校的项目，而谷歌有限责任公司则提供在线人工智能课程和其他学习工具。

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