AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Japanese)

Resumen

En este curso introductorio del Currículo Asociado de AWS ML Engineer, se repasan los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y se revisa la evolución de ML y AI. Como primer paso del ciclo de vida de ML, se identifican los objetivos comerciales y se formulan problemas de ML en función de esos objetivos comerciales. Finalmente, se estudian los servicios totalmente gestionados de AWS, Amazon SageMaker, que se utilizan para construir, entrenar y desplegar modelos de ML.

• Nivel del curso: Avanzado
• Duración: 45 minutos

• Materiales en línea
• Ejercicios
• Preguntas de verificación del conocimiento

• Definir los principales componentes del aprendizaje automático que incluyen algoritmos y modelos de ML.
• Identificar las principales funciones y algoritmos de ML que pueden ayudar a resolver problemas comerciales comunes.
• Explicar cómo las redes neuronales artificiales (ANN) potencian el aprendizaje profundo.
• Explicar cómo los modelos fundamentales (FM) y los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) potencian la IA generativa.
• Identificar formas de usar ML y AI de manera responsable.
• Determinar la viabilidad de las soluciones de ML en función de los datos disponibles y la complejidad del problema.
• Identificar los principales conceptos y beneficios de Amazon SageMaker y Amazon SageMaker Studio.

• Arquitectos de la nube
• Ingenieros de aprendizaje automático

• Tener más de un año de experiencia usando SageMaker y otros servicios de AWS para ingeniería de aprendizaje automático
• Tener más de un año de experiencia en roles relacionados como desarrollador de software back-end, desarrollador de DevOps, ingeniero de datos, científico de datos
• Tener una comprensión básica de lenguajes de programación como Python
• Haber completado cursos anteriores del plan de estudios de AWS ML Engineer Associate

• Sección 1: Introducción al curso
  • Lección 1: Cómo usar este curso
  • Lección 2: Introducción al currículo
  • Lección 3: Resumen del curso
• Sección 2: Aprendizaje automático en AWS
  • Lección 4:

    Programa de estudio

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    Enseñado por

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    Etiquetas

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