Developing Machine Learning Solutions (Portuguese)

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Overview

Neste curso de machine learning, você aprenderá sobre o ciclo de vida do machine learning e como usar os serviços da AWS em todas as etapas. Além disso, você descobrirá as diversas fontes de modelos de machine learning e aprenderá técnicas para avaliar seu desempenho. Você também entenderá a importância das operações de machine learning (MLOPs) na simplificação do desenvolvimento e da implantação de seus projetos de machine learning.

  • Nível do curso: básico
  • Duração: 1 hora

Atividades

Este curso inclui elementos interativos, instruções em texto, gráficos ilustrativos e testes de conhecimento.

Objetivos do curso

Neste curso, você aprenderá a:

  • Descrever os componentes do ciclo de vida do machine learning.
  • Identificar os serviços e recursos relevantes da AWS para cada estágio do ciclo de vida do machine learning (ML).
  • Explicar os tipos de dados usados para treinar modelos de inteligência artificial (IA).
  • Entender as fontes dos modelos de machine learning.
  • Entender as métricas de desempenho do modelo.
  • Descrever os métodos para usar um modelo na produção.
  • Compreender os conceitos fundamentais dos MLOPs.

Público-alvo

Este curso se destina a:

  • Pessoas interessadas em machine learning e inteligência artificial, independentemente da função desempenhada

Pré-requisitos

O desenvolvimento de soluções de machine learning faz parte de uma série que facilita uma base sobre inteligência artificial, machine learning e IA generativa. Recomendamos que você conclua os dois cursos a seguir, se ainda não tiver feito isso:

  • Fundamentos de machine learning e inteligência artificial
  • Descrição dos casos de uso e aplicações da inteligência artificial

Conteúdo do curso

Seção 1:

  • Como usar este curso

Seção 2: Introdução

  • Introdução

Seção 3: Desenvolvendo soluções de ML

  • Ciclo de vida de desenvolvimento de machine learning
  • Desenvolvimento de soluções de ML com o Amazon SageMaker
  • Fontes de modelos de ML
  • Avaliação de desempenho de modelos de machine learning
  • Implantação do modelo
  • Conceitos fundamentais de MLOPs
  • Teste de conhecimento

Seção 4: Conclusão

  • Recursos
  • Conclusão
  • Entrar em contato

Syllabus


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