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課程簡介
AWS 及其 AI/ML 服務介紹
AWS 環境設定
- 建立及管理 AWS 帳戶。
- AWS Management Console 介紹。
- 設定 AWS CLI 及 SDK。
AWS AI/ML 服務概覽
- Amazon SageMaker、AWS Deep Learning AMI 及 AWS AI 服務。
- AWS 上 AI/ML 的實務應用。
- 案例研究與產業範例。
Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker 介紹。
- SageMaker Studio 及筆記本實例。
- 核心功能與特性。
- 在 SageMaker 中匯入與處理資料。
- 特徵工程與資料清理。
模型訓練與調優
- 建立與配置訓練工作。
- 使用內建演算法與自訂腳本。
- 超參數調優。
- 除錯與分析訓練工作。
模型部署與管理
- 端點建立與配置。
- 模型監控與管理。
- 進階部署技術。
- 多模型端點。
- A/B 測試及藍綠色部署。
針對特定用途的 AWS AI 服務
- Amazon Rekognition。
- 影像與影片分析。
- 文字轉語音與語音轉文字服務。
- 將 Polly 及 Transcribe 整合至應用程式。
AWS 進階 AI 服務
- Amazon Comprehend 與 Lex 概覽。
- 自然語言處理與聊天機器人服務。
- 使用 Lex 建構與部署聊天機器人。
- Amazon Translate 及 Forecast。
- 語言翻譯與時間序列預測。
- 實務應用與用例。
總結與後續步驟
最低要求
- 對 AI/ML 概念有基本了解。
- 熟悉 AWS 基礎知識。
- 具備 Python 程式設計能力。
受眾
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- AI 愛好者
- IT 專業人員
14 小時
客戶評論 (1)
我發現了關於Lambda和無服務器的一些有趣的新內容
Oleg Buldumac - PUBLIC COURSE
課程 - AWS Lambda for Developers
機器翻譯
