AWS ML Visão geral do curso de engenheiro associado (Português) | AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Portuguese)

סקירה כללית

Neste curso introdutório à grade curricular de engenheiros de ML associados da AWS, você analisa os conceitos básicos de machine learning (ML) e examina a evolução do machine learning e da IA. Você explora as primeiras etapas do ciclo de vida do ML, identificando uma meta de negócios e formulando um problema de ML com base nessa meta de negócios.

Finalmente, você é apresentado ao Amazon SageMaker, um serviço totalmente gerenciado da AWS que você pode usar para criar, treinar e implantar modelos de ML.

• Nível do curso:

  avançado

• Duração:

  45 minutos

Observação:

Este curso tem transcrições/legendas traduzidas. A narração está em inglês.

Para exibir as legendas, clique no botão CC no canto inferior direito do player.

Atividades

• Materiais on-line
• Exercícios
• Perguntas de teste de conhecimento

Objetivos do curso

• Defina os principais componentes de machine learning, incluindo algoritmos e modelos de ML.
• Identifique os principais recursos e algoritmos de ML que ajudam a resolver problemas comerciais comuns.
• Descreva como as redes neurais artificiais (ANNs) potencializam o aprendizado profundo.
• Descreva como os modelos de base (FMs) e os grandes modelos de linguagens (LLMs) potencializam a IA generativa.
• Identifique maneiras de usar ML e IA com responsabilidade.
• Determine a viabilidade de uma solução de ML com base nos dados disponíveis e na complexidade do problema.
• Identifique os principais conceitos e benefícios do Amazon SageMaker e do Amazon SageMaker Studio.

Público-alvo

• Arquitetos de nuvem
• Engenheiros de machine learning

Habilidades recomendadas

• Ter pelo menos um ano de experiência com o uso da solução SageMaker e outros serviços da AWS para engenharia de ML.
• Ter pelo menos um ano de experiência em uma função relacionada, como desenvolvedor de software de back-end, desenvolvedor de DevOps, engenheiro de dados ou cientista de dados.
• Uma compreensão básica de linguagens de programação, como Python.
• Ter concluído os cursos anteriores no plano de aprendizado AWS ML Engineer Associate.

Conteúdo do curso

• Seção 1:

  Introdução

  • Lição 1:

    Como usar este curso

  • Lição 2:

    Introdução à grade curricular

  • Lição 3:

    Visão geral do curso

• Seção 2:

  Machine learning na AWS

  • Lição 4:

    Algoritmos e modelos de ML

  • Lição 5:

    ML de última geração

  • Lição 6:

    Uso de IA/ML com responsabilidade

  • Lição 7:

    Formulação de problemas comerciais

  • Lição 8:

    Desenvolvendo soluções de ML com o SageMaker Studio

• Seção 3:

  Conclusão

  • Lição 9:

    Resumo do curso

  • Lição 10:

    Entrar em contato conosco

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