AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Korean)

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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
Objectifs du cours :
  • 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
Public concerné :
  • Architectes Cloud
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
Compétences recommandées :
  • 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
Plan du cours :
  • 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

Programme


Enseigné par


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