All current Amazon Web Services (AWS) Courses courses in 2024
147 Courses
Amazon Q Introduction (Indonesian)
Amazon Q Introduction (Indonesian)
Kursus ini memberikan gambaran umum tingkat tinggi tentang Amazon Q, asisten yang didukung kecerdasan buatan (AI) generatif. Anda akan mempelajari kasus penggunaan dan manfaat menghubungkan Amazon Q ke informasi, kode, dan sistem perusahaan Anda. Anda juga akan menemukan informasi tambahan untuk melanjutkan perj.
Amazon Q Developer Getting Started (Indonesian)
Amazon Q Developer Getting Started (Indonesian)
Amazon Q Developer adalah asisten yang didukung kecerdasan buatan (AI) generatif yang membantu Anda memahami, membangun, memperluas, dan mengoperasikan aplikasi AWS sepanjang siklus pengembangan perangkat lunak. Dalam kursus Getting Started ini, Anda akan belajar tentang manfaat, fitur, kasus pengg.
AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese)
AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese)
Explore the basics of AWS cloud infrastructure with a focus on machine learning, delivered in Japanese. This comprehensive course offered by AWS Skill Builder covers essential topics across various machine learning disciplines, including supervised and unsupervised learning, deep learning, rei.
AWS Foundations: How Amazon SageMaker Can Help (Japanese)
AWS Foundations: How Amazon SageMaker Can Help (Japanese)
Amazon SageMaker により、機械学習のパイプライン実装における主な課題がどのように解消されるのかを学習します。このコースでは、SageMaker ノートブックとインスタンスが機械学習ワークローの強化をサポートする方法を学び、Amazon SageMaker の主な機能を復習します。
コースレベル: 基礎
実施形式: デジタル.
Machine Learning Terminology and Process (Japanese)
Machine Learning Terminology and Process (Japanese)
このコースでは、基本的な機械学習の概念とデータを処理する機械プロセスを紹介します。 機械学習プロセスの各ステップを詳細に調べて、機械学習プロジェクトのフェーズで発生する一般的な用語とテクニックについて説明します。
コースの目標
このコースの学習内容は、以下の通りです。
機械学習プロセスについて説.
Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers (Japanese)
Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers (Japanese)
3つのコースからなるこのカリキュラムでは、機械学習 (ML) のためのベストプラクティスと推奨事項について学習します。このコースでは、ビジネスプロセスへのMLの統合に向けたロードマップの作成方法を見ていきます。また、MLがビジネス上の問題への適切な解決策であるかどうかを判断する.
Developing Machine Learning Solutions (Korean)
Developing Machine Learning Solutions (Korean)
이 기계 학습 과정에서는 기계 학습 수명 주기와 모든 단계에서 AWS 서비스를 사용하는 방법을 알아봅니다. 또한 기계 학습 모델에 대한 다양한 소스를 검색하고 해당 모델의 성능을 평가하는 기법도 알아봅니다. 기계 학습 프로젝트의 개발 및 배포를 간소화하는 데 있어 기계 학습 운영(MLOps)의 중요성도 이해합니다..
Amazon Q Business Getting Started (Japanese) (Sub) 日本語字幕版
Amazon Q Business Getting Started (Japanese) (Sub) 日本語字幕版
*このコースは機械翻訳で対応されています。
Amazon Q Business は、生成人工知能 (生成 AI) を活用したアシスタントで、質問への回答、コンテンツの生成、要約の作成、およびタスクの完了をすべて企業内の情報に基づいて行うことができます。この入門コースでは、Amazon Q Business を使用するメリット、機.
Amazon Q Business Getting Started (Japanese)
*このコースは機械翻訳で対応されています。
Amazon Q Business は、生成人工知能 (生成 AI) を活用したアシスタントで、質問への回答、コンテンツの生成、要約の作成、およびタスクの完了をすべて企業内の情報に基づいて行うことができます。この入門コースでは、Amazon Q Business を使用するメリット、機能、一般的なユースケース、技術概念、コストについて学びます。.
Amazon Q Introduction (Korean)
이 과정에서는 생성형 인공 지능(AI) 기반 어시스턴트인 Amazon Q에 대해 개략적으로 설명합니다. Amazon Q를 회사 정보, 코드 및 시스템에 연결할 때의 사용 사례와 이점에 대해 알아봅니다. 또한 특정 사용 사례에 대한 관심을 기반으로 학습 여정을 발전시킬 수 있는 추가 정보도 찾을 수 있습니다. 기술 학습자와 비기술 학습자 모두 어떻게 Amazon Q가 안전한 방식으로 생.
