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Starts 10 June 2025 07:02
Ends 10 June 2025
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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Japanese)
AWS ML Engineer Associate Curriculum のこの入門コースでは、機械学習 (ML) の基礎を復習し、ML と AI の進化について確認します。ML ライフサイクルの最初のステップとして、ビジネス目標を特定し、そのビジネス目標に基づいて ML の問題を定式化します。最後に、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイに使用できるフルマネージド型 AWS サービスである Amazon SageMak.
via AWS Skill Builder
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Overview
AWS ML Engineer Associate Curriculum のこの入門コースでは、機械学習 (ML) の基礎を復習し、ML と AI の進化について確認します。ML ライフサイクルの最初のステップとして、ビジネス目標を特定し、そのビジネス目標に基づいて ML の問題を定式化します。最後に、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイに使用できるフルマネージド型 AWS サービスである Amazon SageMaker について学習します。
- コースレベル:
上級
- 所要時間:
45 分
アクティビティ
- オンライン資料
- 演習
- ナレッジチェックの問題
コースの目標
- ML アルゴリズムやモデルを含む主要な機械学習コンポーネントを定義する。
- 一般的なビジネス上の問題の解決に役立つ主要な ML 機能とアルゴリズムを特定する。
- 人工ニューラルネットワーク (ANN) がいかに深層学習を強化するか説明する。
- 基盤モデル (FM) と大規模言語モデル (LLM) がいかに生成 AI を強化するか説明する。
- ML と AI を責任を持って使用する方法を特定する。
- 利用可能なデータと問題の複雑さに基づいて、ML ソリューションの実現可能性を判断する。
- Amazon SageMaker と Amazon SageMaker Studio の主な概念と利点を特定する。
対象者
- クラウドアーキテクト
- 機械学習エンジニア
推奨スキル
- SageMaker およびその他の AWS サービスを機械学習エンジニアリングに使用した経験が 1 年以上あること
- バックエンドソフトウェアデベロッパー、DevOps デベロッパー、データエンジニア、データサイエンティストなどの関連職での経験が 1 年以上あること
- Python などのプログラミング言語に関する基本的な理解
- AWS ML エンジニアアソシエイトの学習プランの以前のコースを修了していること
コースの概要
- セクション 1:
コースの紹介
- レッスン 1:
このコースの使用方法
- レッスン 2:
カリキュラムの紹介
- レッスン 3:
コースの概要
- レッスン 1:
- セクション 2:
AWS での機械学習
- レッスン 4:
Subjects
- レッスン 4:
