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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Japanese) (Sub) 日本語字幕版
Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Japanese) (Sub) 日本語字幕版
このコースでは、生成人工知能 (生成 AI) によるアプリケーションライフサイクルについて学びます。これには、以下の内容が含まれます。
ビジネスユースケースの定義
基盤モデル (FM) の選択
FM のパフォーマンスの改善
FM のパフォーマンスの評価
デプロイとそれによるビ.
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Operationalize Generative AI Applications (FMOps/LLMOps)
Operationalize Generative AI Applications (FMOps/LLMOps) - AWS Skill Builder
Operationalize Generative AI Applications (FMOps/LLMOps)
This course provides an overview of challenges in productionizing LLMs and a set of tools available to solve them. The course will provide an overview of the reference architecture for developing,.
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Data Engineering on AWS - A Data Warehouse Solution (Includes Labs)
Data Engineering on AWS - A Data Warehouse Solution (Includes Labs)
Data Engineering on AWS - A Data Warehouse Solution (Includes Labs)
Modules:
Module 1: Building a Data Warehouse Solution (75 min)
Module 2: Setting up a Data Warehouse using Amazon Redshift Serverless (Lab) (45 min)
Module 3: O.
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Data Engineering on AWS - A Streaming Data Pipeline Solution (Includes Labs)
Data Engineering on AWS - A Streaming Data Pipeline Solution (Includes Labs)
In this course, you will learn to build a streaming data analytics solution using AWS services, including Amazon Kinesis, Amazon Data Firehose, and Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK). Kinesis is a massively scalable and durable real-time data streamin.
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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Korean)
Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Korean)
이 과정에서는 다양한 산업의 실제 인공 지능, 기계 학습(ML) 및 생성형 인공 지능(생성형 AI) 사용 사례를 살펴봅니다. 이러한 산업에는 의료, 금융, 마케팅, 엔터테인먼트 등이 포함됩니다. 또한 AI, ML, 생성형 AI의 기능 및 제한 사항, 모델 선택 기법, 주요 비즈니스 지표에 대해서도 알아봅니다..
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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Japanese) (Sub) 日本語字幕版
Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Japanese) (Sub) 日本語字幕版
このコースでは、機械学習 (ML) と人工知能 (AI) の基礎について学びます。AI、ML、深層学習、そして生成人工知能 (生成 AI) という新たな分野の関係を探ります。基本的な AI 用語をしっかりと理解し、これらの概念をより深く掘り下げるための基礎を築きます。さらに、AI と M.
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Developing Machine Learning Solutions (Portuguese)
Developing Machine Learning Solutions (Portuguese)
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 ta.
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Aspectos básicos del análisis en AWS: parte 2 (Español LATAM) | Fundamentals of Analytics on AWS – Part 2 (LATAM Spanish)
Aspectos básicos del análisis en AWS: parte 2 (Español LATAM) | Fundamentals of Analytics on AWS – Part 2 (LATAM Spanish)
Este curso es la segunda de las dos ofertas diseñadas para presentar a los alumnos las tendencias actuales del mercado en materia de análisis. En función de los conceptos presentados en la parte 1, este curso presenta a los alu.
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Fundamentos de analytics na AWS – Parte 2 (Português) | Fundamentals of Analytics on AWS – Part 2 (Portuguese)
Fundamentos de Analytics na AWS – Parte 2 (Português) | Fundamentals of Analytics on AWS – Part 2 (Portuguese)
Este curso é a segunda de duas ofertas criadas para apresentar aos alunos as tendências atuais do mercado em analytics. Com base nos conceitos apresentados na Parte 1, este curso apresenta aos alunos uma visão geral dos data lakes, data w.
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Generative AI for Executives (Japanese)
Generative AI for Executives (Japanese)
このコースでは、生成 AI の概要を説明します。受講者は、生成 AI とは何か、それがどのようにして経営者の懸念や課題に対応するのか、またどのようにしてビジネスの成長をサポートするのかを学びます。また、AI が数多くの業界に大変革をもたらす可能性をどれほど秘めているのかも学びます。
注: このコース内の動画では「生成 AI」.
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Amazon Transcribe Getting Started (Japanese)
Amazon Transcribe は、音声をテキストに変換できるフルマネージドの人工知能 (AI) サービスで、自動音声認識技術 (ASR) を用いて音声をテキストに変換します。この Getting Started コースでは、Amazon Transcribe の利点、特徴、一般的なユースケース、技術的概念、コストについて学習します。また、各自のユースケースに十分に適応できるよう、Amazon Transcribe を使用.
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Foundations of Prompt Engineering (Japanese)
プロンプトエンジニアリングの基礎 (日本語)
このコースでは、効果的なプロンプトを設計するための原則、テクニック、ベストプラクティスについて学習します。このコースでは、プロンプトエンジニアリングの基礎を紹介し、高度なプロンプトテクニックへと進みます。また、基盤モデル (FM) を操作する際に、プロンプトの誤用を防ぎ、バイアスを軽減する方法についても学習しま.
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