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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

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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