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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管理控制台简介
- 设置AWS CLI和SDK
AWS AI/ML服务概览
- Amazon SageMaker、AWS深度学习AMIs和AWS AI服务
- AWS上AI/ML的实际应用
- 案例研究和行业示例
Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker简介
- SageMaker Studio和笔记本实例
- 主要功能和特性
- 在SageMaker中导入和处理数据
- 特征工程和数据清洗
模型训练与调优
- 创建和配置训练任务
- 使用内置算法和自定义脚本
- 超参数调优
- 调试和分析训练任务
模型部署与管理
- 端点创建和配置
- 模型监控与管理
- 高级部署技术
- 多模型端点
- A/B测试和蓝绿部署
AWS AI服务的特定用例
- 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集成到应用中
AWS上的高级AI服务
- Amazon Comprehend和Lex概览
- 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
- Amazon Translate和Forecast
- 语言翻译和时间序列预测
- 实际应用和用例
总结与下一步
要求
- 对AI/ML概念的基本理解
- 熟悉AWS基础知识
- Python编程知识
受众
- 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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