Amazon公开内部机器学习教育训练课程

Amazon开始逐步免费地释出内部的机器学习大学（Machine learning University，MLU）教育训练用课程，一开始虽仅有3堂课程，但在年底还会再增加9堂，而预计到了2021年，所有MLU课程都会公开，释出的内容除了影片还会有相关的程式码。

Amazon提到，机器学习是人工智能领域的子集，同时也是Amazon业务的核心，Amazon全公司上下的团队都在使用该技术，无论是最佳化供应链，或是智慧助理Alexa功能的开发，都离不开机器学习。但是要企业要大量应用机器学习存在限制，目前机器学习人才的供给远小于需求。

为了解决这个问题，Amazon在2016年的时候，在内部成立了机器学习大学，发展课程以提升机器学习开发者的技能，并且提供新手可立即上手使用的工具，而这些课程都是由机器学习专家教授。目前Amazon释出的3堂课程有自然语言处理，探讨机器对人类语言的理解；电脑视觉课程的内容，则是有关机器对图像和影片的理解；第3堂课的范畴是表格资料，则是讲解像是试算表等表格在机器学习的应用。

AWS研究科学家Brent Werness提到，现在的大学无法培养出够多具有机器学习技能的学生，因此Amazon很难找到足够的机器学习人才，而且不只Amazon有机器学习人才的需求，所有正在发展机器学习技术的公司，也都积极地寻求相关人才，因此他们决定公开MLU的课程，让机器学习知识更加普及。

MLU课程以多种机制设计开发，通常一堂课的内容是针对特定的业务问题，像是电脑视觉或是自然语言处理，Brent Werness表示，透过这种方式，课程能够与时俱进，与业务保持连结。MLU课程的核心课程颇具挑战性，有部分课程甚至需要学习者，研读机器学习和人工智能的基础数学数周，不过为了加速学习节奏，Amazon为这些课程提供加速的教材软件，让学习者能够快速浏览课程主题。

3级课程通常需要学习者，花费18到20星期的学习时间才能完成，而加速课程可以让学生立刻动手执行机器学习，虽然无法让学习者学到完整的内容，但却可以让他们知道，这些内容是否能够用于解决自己业务上的问题。

MLU的教材软件与其他开源专案的发展方式相同，会随着社群的意见而发展改进，Brent Werness表示，随着机器学习的应用越来越热门，相关的学习课程需求也会跟着成长，Amazon现在正在重新建置这些课程，并且将深度学习的内容整合进课堂内容中。