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課程簡介
AWS 及 AI/ML 服務簡介
AWS 環境設定
- 建立及管理 AWS 帳戶
- AWS Management Console 入門
- AWS CLI 與 SDK 設置
AWS AI/ML 服務概覽
- Amazon SageMaker、AWS Deep Learning AMI 及 AWS AI 服務
- AWS 上 AI/ML 的實際應用
- 案例研究與產業範例
Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker 簡介
- SageMaker Studio 與筆記本實例
- 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
模型訓練與調參
- 建立與配置訓練作業
- 使用內建演算法與自訂腳本
- 超參數調優
- 除錯與分析訓練作業
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 測試與藍綠部署
針對特定應用場景的 AWS AI 服務
- Amazon Rekognition
- 影像與視訊分析
- 文字轉語音及語音轉文字服務
- 將 Polly 與 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 構建與部署聊天機器人
- Amazon Translate 與 Forecast
- 語言翻譯與時間序列預測
- 實際應用與場景範例
總結與後續步驟
最低要求
- 具備 AI/ML 基本概念
- 熟悉 AWS 基礎知識
- 擁有 Python 程式設計能力
適用對象
- 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