AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Korean)

Overview

AWS ML 엔지니어 어소시에이트 교육 과정의 이 입문자용 과정에서는 기계 학습(ML) 관련 기본 사항을 복습하고 ML 및 AI의 발전 상황을 살펴봅니다. 비즈니스 목표를 파악하고 ML 문제를 공식화하며 Amazon SageMaker에 대해 알아봅니다.

• 과정 수준: 고급
• 소요 시간: 45분

참고: 이 과정의 동영상에는 한국어 트랜스크립트 또는 자막이 지원됩니다. 자막을 표시하려면 동영상 화면 우측 하단의 CC 버튼을 클릭하세요.

이 과정은 Google Chrome, Microsoft Edge, Safari에 최적화되어 있습니다.

• 온라인 자료
• 실습
• 지식 확인 질문

• ML 알고리즘 및 모델 정의
• 주요 ML 기능 및 알고리즘 파악
• 딥 러닝 진행 방법 설명
• FM과 LLM이 생성형 AI를 구동하는 방식 설명
• 책임 있는 방식으로 ML 및 AI 사용
• ML 솔루션 실행 가능성 결정
• SageMaker와 관련된 주요 개념 및 이점 파악

• 클라우드 아키텍트
• 기계 학습 엔지니어

• SageMaker 및 AWS 서비스 경험
• 관련 역할에서 1년 이상의 경험
• Python 등 프로그래밍 언어 이해
• AWS ML Engineer Associate 학습 플랜의 이전 과정 이수

• 섹션 1: 소개
  • 강의 1: 본 과정 사용 방법
  • 강의 2: 교육 과정 소개
  • 강의 3: 과정 개요
• 섹션 2: AWS에서의 기계 학습
  • 강의 4: ML 알고리즘 및 모델
  • 강의 5: 차세대 ML
  • 강의 6: 책임감 있게 AI/ML 사용
  • 강의 7: 비즈니스 문제 공식화
  • 강의 8: SageMaker Studio를 사용하여 ML 솔루션 개발
• 섹션 3: 결론
  • 강의 9: 과정 요약
  • 강의 10: AWS에 문의하기

University: AWS Skill Builder

Categories: Artificial Intelligence, Python, Machine Learning, Deep Learning, Neural Networks, Generative AI, Amazon Web Services (AWS), Amazon SageMaker, Foundation Models

Syllabus

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