AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Japanese)

Aperçu

Dans ce cours d'introduction du curriculum AWS ML Engineer Associate, nous passerons en revue les bases de l'apprentissage automatique (ML) et examinerons l'évolution du ML et de l'IA. En tant que première étape du cycle de vie du ML, nous identifierons les objectifs commerciaux et formulerons des problèmes de ML en fonction de ces objectifs commerciaux.

Enfin, vous apprendrez à utiliser Amazon SageMaker, un service AWS entièrement géré, pour construire, entraîner et déployer des modèles ML.

• Niveau du cours :

  Avancé

• Durée :

  45 minutes

• Ressources en ligne
• Exercices
• Questions d'évaluation des connaissances

• Définir les principaux composants de l'apprentissage automatique, y compris les algorithmes et les modèles ML.
• Identifier les principales capacités et algorithmes ML qui aident à résoudre des problèmes commerciaux courants.
• Expliquer comment les réseaux de neurones artificiels (ANN) renforcent l'apprentissage profond.
• Expliquer comment les modèles de base (FM) et les grands modèles de langage (LLM) renforcent l'IA générative.
• Identifier les méthodes d'utilisation responsable du ML et de l'IA.
• Déterminer la faisabilité des solutions ML en fonction des données disponibles et de la complexité des problèmes.
• Identifier les concepts principaux et les avantages d'Amazon SageMaker et d'Amazon SageMaker Studio.

• Architectes cloud
• Ingénieurs en apprentissage automatique

• Plus d'un an d'expérience en utilisant SageMaker et d'autres services AWS pour l'ingénierie de l'apprentissage automatique
• Plus d'un an d'expérience dans des rôles connexes tels que développeur backend, développeur DevOps, ingénieur de données, ou data scientist
• Compréhension de base des langages de programmation comme Python
• Avoir complété les cours précédents du plan de formation AWS ML Engineer Associate

• Section 1 :

  Introduction du cours

  • Leçon 1 :

    Comment utiliser ce cours

  • Leçon 2 :

    Introduction au curriculum

  • Leçon 3 :

    Vue d'ensemble du cours

• Section 2 :

  Apprentissage automatique avec AWS

  • Leçon 4 :

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  Sujets