AWS SageMaker Fundamentals for Machine Learning

Mở rộng quy mô học máy từ môi trường cục bộ lên đám mây là một kỹ năng quan trọng đối với các chuyên gia dữ liệu hiện đại. Khóa học này cung cấp một lộ trình rõ ràng thông qua sự phức tạp của AI dựa trên đám mây, dạy bạn cách quản lý toàn bộ vòng đời học máy trong một môi trường hợp nhất. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các vai trò khoa học dữ liệu cơ bản đến quản lý cơ sở hạ tầng tinh vi cho việc phát triển mô hình quy mô lớn. Bằng cách làm theo các giải thích bằng văn bản có cấu trúc, bạn sẽ học cách xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và triển khai sản xuất bằng các công cụ đám mây tiêu chuẩn ngành. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu các nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo và vòng đời khoa học dữ liệu - Cấu hình môi trường SageMaker để xử lý dữ liệu và phát triển mô hình - Áp dụng các kỹ thuật đào tạo, kiểm tra và xác nhận mô hình bằng cơ sở hạ tầng đám mây - Triển khai các mô hình học máy dưới dạng các điểm cuối có thể mở rộng cho các ứng dụng thực tế - Thực hành các khái niệm MLOps hiện đại để tự động hóa và hợp lý hóa quy trình làm việc phát triển - Khám phá sự tích hợp của các mô hình nền tảng và khả năng AI tạo sinh Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm kiến trúc trước khi chuyển sang các khía cạnh thực tế của xử lý dữ liệu quy mô lớn và triển khai thuật toán. Bạn sẽ đọc các hướng dẫn kỹ thuật chi tiết giải thích cách điều hướng nền tảng và quản lý tài nguyên hiệu quả. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu muốn tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu dựa trên đám mây; không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với các nền tảng học máy. Hãy bắt đầu xây dựng các kỹ năng học máy trên đám mây của bạn ngay hôm nay.