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Introducción a la BI generativa con Amazon Q en QuickSight (Español LATAM) | Generative BI with Amazon Q in Quicksight - Getting Started (LATAM Spanish)
Introducción a la BI Generativa con Amazon Q en QuickSight - Comenzando (Español LATAM)
Amazon Q en QuickSight introduce un conjunto innovador de capacidades de inteligencia empresarial (BI) utilizando modelos de lenguaje grande (LLM) de Amazon Bedrock, integrados con Amazon QuickSight. Este curso ofrece una comprensión técnica detallada y las vent.
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Generative BI with Amazon Q in Quicksight - Getting Started (Traditional Chinese)
Amazon Q in QuickSight integrates Amazon Bedrock's large language models (LLM) with Amazon QuickSight's AI features, introducing new Business Intelligence (BI) capabilities. In this course, you will learn the technical concepts and advantages of using Amazon Q in QuickSight. You will discover the architecture of Amazon Q in QuickSight and how.
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BI generativa com o Amazon Q no Quicksight: introdução (Português) | Generative BI with Amazon Q in Quicksight - Getting Started (Portuguese)
O Amazon Q no QuickSight traz um conjunto inovador de recursos de business intelligence (BI) ao integrar grandes modelos de linguagem (LLMs) do Amazon Bedrock com as capacidades do Amazon QuickSight. Durante este curso, você explorará conceitos técnicos e entenderá os benefícios de utilizar o Amazon Q no QuickSight. Descubra a arquitetura e os recu.
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Amazon Q Introduction (Simplified Chinese)
本课程概述了 Amazon Q，这是一款基于生成式人工智能 (AI) 的助手。您将了解将 Amazon Q 与贵公司信息、代码和系统相关联的使用案例和益处。您还将根据您对特定使用案例的兴趣查找其他信息，以推进您的学习之旅。技术型和非技术型学员都将了解 Amazon Q 如何以安全可靠的方式提高其生产力。
课程级别：基础级
时长：15 分钟
注意：本课程具有本地化的注释/字幕。 旁白保留.
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Amazon Q Introduction (Traditional Chinese)
本課程提供 Amazon Q 的高階概觀，這是生成式人工智慧 (AI) 支援助理。您將會了解將 Amazon Q 連結至公司資訊、程式碼和系統的使用案例和優點。您也可以找到其他資訊，以根據您對特定使用案例的興趣推進學習旅程。技術和非技術學習者都會了解 Amazon Q 如何以安全可靠的方式提高他們的生產力。
課程等級：基礎
持續時間：15 分鐘
注意：本課程具有本地化的註釋/字幕。.
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Developing Machine Learning Solutions (Thai)
นักเรียนที่เข้าร่วมในหลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิงนี้จะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการดำเนินงานในวงจรชีวิตของแมชชีนเลิร์นนิง พร้อมค้นพบวิธีการใช้บริการ AWS ในแต่ละขั้นตอนอย่างรอบคอบ หลักสูตรนี้ยังแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของ MLOps ในการปรับปรุงการพัฒนาและใช้งานเครื่องมืออย่างมีประสิทธิภาพ
ระดับหลักสูตร: พื้นฐาน
ระยะเวลา: 1 ชั่วโมง
กิจกรรม
หลักสูตรนี.
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Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (Traditional Chinese)
本課程幫助了解與人工智慧 (AI) 解決方案相關的安全性、合規與管控問題。學習識別 AI 系統的管控和合規要求，及如何使用 Amazon Web Services (AWS) 服務以協助管控與合規。介紹的 AWS 服務可以保護 AI 系統的安全。
課程等級：基礎
課程時長：1 小時
本課程包括互動元素、文字指令和說明性圖形。
課程目標
識別並描述 AI 系統的常見管控和合規考量因素。
描述協助套用管.
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Optimizing Foundation Models (Traditional Chinese)
在本課程中，您將探索兩種改善基礎模型 (FM) 效能的技術：檢索增強生成 (RAG) 和微調。您將了解 Amazon Web Services (AWS) 服務，這些服務有助於使用向量資料庫儲存內嵌、客服在多步驟任務中的角色、定義微調 FM 的方法、如何準備用於微調的資料等等。
課程等級：基礎
課程時長：1 小時
本課程包括互動元素、文字指令和說明性圖形。
課程目標
識別有助於使用向量.
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AWS ML Engineer Associate 2.1 Choose a Modeling Approach (Korean)
AWS ML 스택 계층을 살펴보고 AWS 서비스를 사용하여 일반적인 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다. 이 과정에서는 기계 학습 태스크에 Amazon SageMaker를 사용하는 방법과 적절한 모델을 선택하기 위한 전략을 검토하는 방법을 살펴봅니다.
또한 사전 훈련된 Amazon SageMaker JumpStart ML 솔루션의 특정 시나리오를 중점적으로 설명하고 비즈니스 요구 사항에.
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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Korean)
AWS ML 엔지니어 어소시에이트 교육 과정의 이 입문자용 과정에서는 기계 학습(ML) 관련 기본 사항을 복습하고 ML 및 AI의 발전 상황을 살펴봅니다. 비즈니스 목표를 파악하고 ML 문제를 공식화하며 Amazon SageMaker에 대해 알아봅니다.
과정 수준: 고급
소요 시간: 45분
참고: 이 과정의 동영상에는 한국어 트랜스크립트 또는 자막이 지원됩니다. 자막을 표시하.
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AWS Flash - Generative AI in Action: Real-World Use Cases (Indonesian)
Kursus ini memberikan gambaran umum tentang kasus penggunaan AI generatif dan nilai bisnis yang diberikan. Termasuk aplikasi dunia nyata untuk AI generatif di seluruh industri utama dan studi kasus.
Tingkat kursus: Dasar
Durasi: 75 menit
Catatan: Kursus ini memiliki transkrip/subtitle lokal. Narasi disampaikan dalam bahasa Inggris. Untuk.
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Optimizing Foundation Models (Indonesian)
Optimizing Foundation Models (Indonesian)
Dalam kursus ini, Anda akan mengeksplorasi dua teknik untuk meningkatkan kinerja model fondasi (FM): Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan penyempurnaan. Anda akan belajar mengenai layanan Amazon Web Services (AWS) yang membantu menyimpan penyematan dengan basis data vektor, peran agen dalam tugas den.
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