课程大纲

AWS 及其 AI/ML 服务简介

设置 AWS 环境

  • 创建和管理 AWS 账户
  • AWS 简介 Management 控制台
  • 设置 AWS CLI 和开发工具包

AWS AI/ML 服务概述

  • Amazon SageMaker、AWS Deep Learning AMI 和 AWS AI 服务
  • AI/ML 在 AWS 上的实际应用
  • 案例研究和行业实例

亚马逊 SageMaker

  • Amazon SageMaker 简介
  • SageMaker Studio 和笔记本实例
  • 主要特性和功能
  • 在 SageMaker 中导入和处理数据
  • 特征工程和数据清理

模型训练和调优

  • 创建和配置训练作业
  • 使用内置算法和自定义脚本
  • 超参数优化
  • 调试和分析训练作业

模型部署和 Management

  • 端点创建和配置
  • 模型监控和管理
  • 高级部署技术
  • 多模型终结点
  • A/B 测试和蓝/绿部署

适用于特定 Use Case 的 AWS AI 服务

  • Amazon Rekognition
  • 图像和视频分析
  • 文本转语音和语音转文本服务
  • 将 Polly 和 Transcribe 集成到应用程序中

AWS 上的高级 AI 服务

  • Amazon Comprehend 和 Lex 概述
  • 自然语言处理和聊天机器人服务
  • 使用 Lex 构建和部署聊天机器人
  • 亚马逊翻译和预测
  • 语言翻译和时间序列预测
  • 实际应用和用例

摘要和后续步骤

要求

  • 基本了解 AI/ML 概念
  • 熟悉 AWS 基础知识
  • Programming Python 中的知识

观众

  • 数据科学家
  • 机器学习工程师
  • AI爱好者
  • IT 专业人员
 14 小时

客户评论 (2)

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