AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Korean)
AWS Skill Builder
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Aperçu
Ce cours d'introduction du programme de formation AWS ML Engineer Associate passe en revue les notions fondamentales liées à l'apprentissage automatique (ML) et examine les avancées en matière de ML et d'IA. Identifiez les objectifs commerciaux, formulez les problèmes de ML et découvrez Amazon SageMaker.
- Niveau du cours : Avancé
- Durée : 45 minutes
Remarque : Les vidéos de ce cours proposent une transcription ou des sous-titres en coréen. Pour afficher les sous-titres, cliquez sur le bouton CC en bas à droite de l'écran vidéo.
Ce cours est optimisé pour Google Chrome, Microsoft Edge, Safari.
Activités :- Matériel en ligne
- Exercices pratiques
- Questions de vérification des connaissances
- Définir les algorithmes et modèles ML
- Identifier les principales fonctionnalités et algorithmes ML
- Décrire comment progresser dans l'apprentissage profond
- Expliquer comment les FM et les LLM propulsent l'IA générative
- Utiliser le ML et l'IA de manière responsable
- Déterminer la faisabilité des solutions ML
- Identifier les concepts et avantages clés liés à SageMaker
- Architectes Cloud
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Expérience avec SageMaker et les services AWS
- Plus d'un an d'expérience dans un rôle connexe
- Compréhension des langages de programmation comme Python
- Achèvement des cours précédents du plan de formation AWS ML Engineer Associate
- Section 1 : Introduction
- Conférence 1 : Comment utiliser ce cours
- Conférence 2 : Introduction au cours de formation
- Conférence 3 : Vue d'ensemble du cours
- Section 2 : Apprentissage automatique sur AWS
- Conférence 4 : Algorithmes et modèles ML
- Conférence 5 : ML de nouvelle génération
- Conférence 6 : Utiliser AI/ML de manière responsable
- Conférence 7 : Formuler des problèmes d'affaires
- Conférence 8 : Développer des solutions ML avec SageMaker Studio
- Section 3 : Conclusion
- Conférence 9 : Résumé du cours
- Conférence 10 : Contacter AWS
Université : AWS Skill Builder
Catégories : Intelligence Artificielle, Python, Apprentissage Automatique, Apprentissage Profond, Réseaux Neuronaux, IA Générative, Amazon Web Services (AWS), Amazon SageMaker, Modèles Fondamentaux
