AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Korean)
AWS Skill Builder
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Resumen
En este curso introductorio del plan de estudios de AWS ML Engineer Associate, se revisan los conceptos básicos relacionados con el aprendizaje automático (ML) y se examinan los avances en ML e IA. Se identifican los objetivos empresariales, se formulan problemas de ML y se aprende sobre Amazon SageMaker.
- Nivel del curso: Avanzado
- Duración: 45 minutos
Nota: Los videos de este curso cuentan con transcripciones o subtítulos en coreano. Para mostrar subtítulos, haga clic en el botón CC en la esquina inferior derecha de la pantalla del video.
Este curso está optimizado para Google Chrome, Microsoft Edge y Safari.
Actividades:- Materiales en línea
- Prácticas
- Preguntas de verificación del conocimiento
- Definir algoritmos y modelos de ML
- Identificar características y algoritmos clave de ML
- Describir cómo avanza el aprendizaje profundo
- Explicar cómo los FM y LLM impulsan la IA generativa
- Usar ML e IA de manera responsable
- Determinar la viabilidad de las soluciones de ML
- Reconocer conceptos y beneficios clave relacionados con SageMaker
- Arquitectos en la nube
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Experiencia con SageMaker y servicios de AWS
- Más de 1 año de experiencia en roles relacionados
- Comprensión de lenguajes de programación como Python
- Finalización de cursos anteriores en el plan de estudios de AWS ML Engineer Associate
- Sección 1: Introducción
- Lección 1: Cómo utilizar este curso
- Lección 2: Introducción al plan de estudios
- Lección 3: Descripción del curso
- Sección 2: Aprendizaje automático en AWS
- Lección 4: Algoritmos y modelos de ML
- Lección 5: Próxima generación de ML
- Lección 6: Uso responsable del AI/ML
- Lección 7: Formulación de problemas empresariales
- Lección 8: Desarrollo de soluciones de ML con SageMaker Studio
- Sección 3: Conclusión
- Lección 9: Resumen del curso
- Lección 10: Contactar con AWS
Universidad: AWS Skill Builder
Categorías: Inteligencia artificial, Python, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Redes neuronales, IA Generativa, Servicios web de Amazon (AWS), Amazon SageMaker, Modelos Fundamentales
