Tous les cours actuels de Amazon SageMaker Courses en 2024
49 Cours
AWS Industry Quest: Healthcare
Titre de l'événement : AWS Industry Quest : Santé
Description : Plongez dans la puissance transformatrice d'AWS pour la santé. Explorez des applications réelles couvrant des sujets tels que l'intelligence artificielle pour le diagnostic médical utilisant Amazon SageMaker, l'automatisation du cloud pour la conformité GxP, et plus encore. Découvrez d.

AWS SageMaker Practical for Beginners | Build 6 Projects
Pratique d'AWS SageMaker pour Débutants | Réalisez 6 Projets
Maîtrisez les Algorithmes AWS SageMaker incluant Linear Learner, XGBoost, PCA, et Classification d'Images tout en apprenant SageMaker Studio et AutoML avec ce cours pour débutants. Réalisez 6 projets pratiques pour consolider votre compréhension et vos compétences. Offert par Ud.

Amazon SageMaker: Build an Object Detection Model Using Images Labeled with Ground Truth (Spanish)
Dans ce cours, nous rencontrerons le Dr Denis Batalov, leader mondial en technologie d'intelligence artificielle et de machine learning, qui vous enseignera à implémenter un pipeline de machine learning en utilisant Amazon SageMaker et Amazon SageMaker Ground Truth. Tout d'abord, vous créerez un ensemble de données étiqueté, puis vous créerez un.

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree
Nanodegree d'ingénieur en apprentissage automatique AWS
Le programme Nanodegree d'ingénieur en apprentissage automatique (MLE) AWS vise à fournir aux développeurs de logiciels et aux scientifiques des données l'expertise essentielle en science des données et en apprentissage automatique nécessaire pour créer et déployer des modèles d'apprentissa.

Creación de modelos lingüísticos en AWS (Español LATAM) | Building Language Models on AWS (LATAM Spanish)
Création de Modèles Linguistiques sur AWS (Français LATAM) | Building Language Models on AWS (LATAM French)
Amazon SageMaker aide les data scientists à préparer, créer, entraîner, déployer et superviser des modèles d'apprentissage automatique (ML). SageMaker réunit un large ensemble de capacités, y compris l'accès à des bibliothèques de formation.

Criação de modelos de linguagem na AWS (Português) | Building Language Models on AWS (Portuguese)
Criação de Modèles de Langage sur AWS (Portugais) | Building Language Models on AWS (Portuguese)
Amazon SageMaker aide les data scientists à préparer, créer, entraîner, déployer et surveiller des modèles de Machine Learning (ML). SageMaker regroupe un large éventail de capacités, y compris l'accès à des bibliothèques d'entraînement distribué, des.

AWS ML Engineer Associate 2.1 Choose a Modeling Approach
AWS ML Engineer Associate 2.1 Choisir une Approche de Modélisation
Explorez les couches de la pile AWS ML et apprenez à résoudre les défis commerciaux courants avec les services AWS. Ce cours explore comment utiliser Amazon SageMaker pour les tâches de machine learning et comment examiner des stratégies pour sélectionner des modèles.

Advance Your Skills in AI and Machine Learning
Embarquez pour un voyage afin de maîtriser le domaine en constante évolution de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) avec notre parcours d'apprentissage complet offert par LinkedIn Learning. Ce programme spécialisé est minutieusement conçu pour améliorer vos compétences en IA, ML et science des données. Plongez en.

Build a Question-answering Bot using Generative AI (Korean)
Créer un Bot de Questions-Réponses en Utilisant l'IA Générative (Coréen)
Présentation de l'atelier
Dans cet atelier, vous allez construire un chatbot qui répond aux questions sur les services AWS. Cet atelier est conçu pour fournir un environnement de travail pratique où vous déploierez un modèle de langue large (LLM), l'intégrerez à une source de.

Build a Question-answering Bot using Generative AI (Japanese)
Construire un Bot de Réponse à Des Questions en Utilisant l'AI Générative (Japonais)
Dans ce laboratoire, vous allez construire un chatbot capable de répondre aux questions sur les services AWS. Ce laboratoire vous offre une expérience pratique en déployant un grand modèle de langage (LLM), en intégrant une source de données Amazon Kendra, et en.
