AWS ML Visão geral do curso de engenheiro associado (Português) | AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Portuguese)

Overview

Neste curso introdutório à grade curricular de engenheiros de ML associados da AWS, você analisa os conceitos básicos de machine learning (ML) e examina a evolução do machine learning e da IA. Você explora as primeiras etapas do ciclo de vida do ML, identificando uma meta de negócios e formulando um problema de ML com base nessa meta de negócios. Finalmente, você é apresentado ao Amazon SageMaker, um serviço totalmente gerenciado da AWS que você pode usar para criar, treinar e implantar modelos de ML.

• Nível do curso: avançado
• Duração: 45 minutos

Observação: Este curso tem transcrições/legendas traduzidas. A narração está em inglês. Para exibir as legendas, clique no botão CC no canto inferior direito do player.

Atividades

• Materiais on-line
• Exercícios
• Perguntas de teste de conhecimento

Objetivos do curso

• Defina os principais componentes de machine learning, incluindo algoritmos e modelos de ML.
• Identifique os principais recursos e algoritmos de ML que ajudam a resolver problemas comerciais comuns.
• Descreva como as redes neurais artificiais (ANNs) potencializam o aprendizado profundo.
• Descreva como os modelos de base (FMs) e os grandes modelos de linguagens (LLMs) potencializam a IA generativa.
• Identifique maneiras de usar ML e IA com responsabilidade.
• Determine a viabilidade de uma solução de ML com base nos dados disponíveis e na complexidade do problema.
• Identifique os principais conceitos e benefícios do Amazon SageMaker e do Amazon SageMaker Studio.

Público-alvo

• Arquitetos de nuvem
• Engenheiros de machine learning

Habilidades recomendadas

• Ter pelo menos um ano de experiência com o uso da solução SageMaker e outros serviços da AWS para engenharia de ML.
• Ter pelo menos um ano de experiência em uma função relacionada, como desenvolvedor de software de back-end, desenvolvedor de DevOps, engenheiro de dados ou cientista de dados.
• Uma compreensão básica de linguagens de programação, como Python.
• Ter concluído os cursos anteriores no plano de aprendizado AWS ML Engineer Associate.

Conteúdo do curso

• Seção 1: Introdução
  • Lição 1: Como usar este curso
  • Lição 2: Introdução à grade curricular
  • Lição 3: Visão geral do curso
• Seção 2: Machine learning na AWS
  • Lição 4: Algoritmos e modelos de ML
  • Lição 5: ML de última geração
  • Lição 6: Uso de IA/ML com responsabilidade
  • Lição 7: Formulação de problemas comerciais
  • Lição 8: Desenvolvendo soluções de ML com o SageMaker Studio
• Seção 3: Conclusão
  • Lição 9: Resumo do curso
  • Lição 10: Entrar em contato conosco

Syllabus

Taught by

Tags

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