引起董事会和聊天室共同关注的技术，是围绕人工智能概念展开的那些。实现人工智能的主流方法是机器学习。
机器学习正在重塑从医疗保健、交通运输到野生动物研究、保护以及能源等多个行业。它既助力我们在火星上寻找生命的踪迹，也帮助我们找到适合周日晚上观看的节目。然而，在这些算法背后的机器学习模型背后，远非技术本身：真正起作用的是人类。
“在构思和执行方面，最好的技术会考虑最广泛的人群，因此包容性设计至关重要——这意味着包容性至关重要，”非营利组织创始人阿德里安娜·加斯科因（Adriana Gascoigne）表示，“如果机器学习要发挥其改变世界的潜力，就需要多元化的智力、文化经验和创造性思维。”
对于女性而言，这一向机器学习发展的趋势让加斯科因想起了五年前的网络安全领域。
“那时候，安保行业的女性非常少。”加斯科因说，“为什么呢？部分原因是安保行业缺乏吸引力，但更主要的原因是，女性一直认为自己无法进入这个领域，直到她们真正尝试并成功为止。”
“如今，在机器学习领域也是如此，对于女性以及任何性别、种族、性取向或其他背景和人生经历在该领域中代表性不足的人群而言，情况同样如此。”加斯科因补充道。
“关键问题是，‘我该如何开始？’”加斯科因说。
在 AWS 机器学习基础课程结束时，学生将参加评估。表现优异者将被选入425个后续奖学金名额之一，进入 Udacity 最受欢迎且近期更新的热门课程之一：AWS 机器学习工程师纳米学位项目。课程将于7月14日开始。参与者最多有三个月的时间来完成初始课程，主要聚焦于机器学习（ML）和人工智能（AI）。
玛丽亚姆·雷扎普尔（Maryam Rezapoor），一位在 AWS 负责 AI 设备的高级产品经理，完成了该项目。她说：“我非常喜欢纳米学位项目的一点是，它确实专注于 AI 和 ML 的最佳实践。通过一些经验积累而学到的那些东西，在这里被提前呈现出来。”
雷扎普尔在费城一家医院担任生物工程师后转向了机器学习领域。她希望学习如何构建机器学习模型，以帮助患者更好地了解膝盖和髋关节手术后的恢复进展，甚至帮助外科医生掌握最新的医学知识。
与加斯金一样，雷扎普尔认为，如果这些技术要解决广泛人群的问题或提供多样化的机会，那么拥有 AI/ML 技术和知识的人才多样性至关重要。
雷扎普尔说：“对我来说，这是一个由 AI 改善的未来，我们所有人都能在其中看到自己的身影——无论我们的背景如何。我非常期待医疗保健领域正在发生的变化，例如利用机器学习进行药物发现和个性化医疗，以及我们如何帮助患者在知情并掌控自身健康和康复的情况下，获得准确且高质量的护理。”
这就是雷扎普尔在机器学习方面的抱负。但她知道，来自不同背景的人们有着其他抱负和问题需要解决，而这正是新课程的意义所在。
她对潜在参与者，尤其是女性，提出的建议很简单。
她说：“这不是枯燥的、学术性的、你实际上用不到的东西。这是可以改变一切的东西，你只需要迈出第一步。”