对于企业而言，采用人工智能的途径不仅涉及开发工具和算法。一家希望部署AI的公司必须首先培训其工程师如何使用这项技术，亚马逊网络服务公司希望通过今天在拉斯维加斯re：Invent会议上首次亮相的ML Embark程序简化这项任务。
ML Embark是云巨头的机器学习人员提供的员工培训服务。AWS机器学习解决方案实验室负责人Michelle Lee在一篇博客文章中写道，该产品借鉴了母公司Amazon.com Inc.在组建内部AI团队时汲取的教训。
这些课程之一是需要为受指导的员工使用新技术(在这种情况下为AI)提供清晰的项目目标。ML Embark培训计划的启动是一项练习，该练习要求参与公司的技术和非技术人员进行协作，共同确定他们可以通过机器学习解决的业务问题。
从那里开始，亚马逊子公司举办了一系列现场培训课程，为工人提供实施想法所需的技能。这些会议使用“以亚马逊的机器学习大学为模型的课程，该课程在过去几年中进行了改进，以帮助亚马逊自己的开发人员精通机器学习，” AWS的Lee写道。去年，该公司 向其他公司开放了机器学习大学，最初选择了30多种课程。
ML Embark程序包含一些作业，这些作业旨在为员工提供使用新获得的AI技能的机会。有一个概念验证开发项目，参与者可以在其中构建机器学习应用程序以及DeepRacer冠军。 DeepRacer是一款自动驾驶汽车，可帮助开发人员学习强化学习(一种新兴的机器学习类型)。
ML Embark使用DeepRacer事件来扩大对AI的兴趣，超越了接受直接培训的员工到组织其他部门的兴趣。Lee写道，该活动有助于“让更多的员工通过友好的竞争和亲身体验通过赛车进行机器学习，” Lee写道。
新的培训产品可能被证明是AWS专业服务产品组合的高附加值。该提供商可以将ML Embark与采用基于云的AI服务的新企业用户捆绑交易，也可以将其推销给希望增加神经网络开发内部工程师数量的现有客户。
AWS的竞争对手为对机器学习感兴趣的开发人员提供了类似的培训资源。微软公司运营一项名为“ Microsoft AI School”的计划，而Google LLC提供在线AI课程和其他学习工具。