Machine Learning on AWS for Beginners

Build a solid foundation in cloud-based machine learning by exploring key AWS services, training models, and deploying intelligent applications.

4.5 (624) ⏱ 38 นาที 📚 10 บทเรียน 🎧 เวอร์ชันเสียง

เกี่ยวกับคอร์สนี้

Machine learning is transforming industries, but getting started can feel overwhelming without the right cloud infrastructure. AWS provides a comprehensive suite of machine learning services, making it the perfect platform to launch your journey. This text-based course guides you from absolute beginner to confidently navigating the AWS machine learning ecosystem. You will start with core cloud concepts and foundational machine learning definitions before moving on to practical workflows, learning how to prepare data, train models, and deploy them to production. What you'll learn: - Understand the fundamentals of cloud computing and the AWS global infrastructure. - Explore core AWS machine learning services, including SageMaker and pre-trained AI tools. - Prepare datasets and train machine learning models using cloud-based workflows. - Deploy trained models to generate real-time predictions. - Apply modern, no-code machine learning techniques using SageMaker Canvas. - Understand the basics of generative AI and foundation models on AWS using Bedrock. The course begins with essential terminology and foundational concepts, gradually progressing to step-by-step written walkthroughs of real-world machine learning pipelines. This course is designed specifically for beginners, with no prior experience in cloud computing or data science required. Start reading today to unlock the power of cloud-based machine learning.

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • 📜 ใบประกาศนียบัตร
    เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ
  • 🎧 รวมเวอร์ชันเสียง
    เรียนได้ทุกที่ ไม่ต้องดูจอ
  • ♾️ เข้าถึงตลอดชีพ
    กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ
  • 📱 โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
    ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์
  • 💸 คืนเงิน 30 วัน
    ไม่ต้องอธิบาย
  • กระชับและตรงประเด็น
    38 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ

รีวิว (3)

Mariana Flores EC
★ 4 · 2026-03-27T07:27:20+00:00

เป็นคอร์สที่ดีเลยครับ โครงสร้างสมเหตุสมผล ตัวอย่างส่วนใหญ่มีประโยชน์ แต่อาจจะต้องมีสถานการณ์จริงเพิ่มอีกหน่อย

Javier Ruiz PE ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 4 · 2025-11-29T22:34:20+00:00

ได้เรียนรู้เยอะเลย ตัวอย่างก็ตรงประเด็นดีนะ แต่ก็แอบอยากได้แบบฝึกหัดที่นำไปใช้ได้จริงมากกว่านี้หน่อย แต่โดยรวมก็ถือว่าคุ้มค่า

Damilola Olawale NG
★ 3 · 2025-04-07T11:08:20+00:00

นี่เป็นบทแนะนำที่ดีมาก โครงสร้างมีตรรกะ และมันครอบคลุมพื้นฐานได้อย่างมีประสิทธิภาพ อาจจะแนะนำมากเกินไปสำหรับผู้เรียนระดับสูง

เขียนรีวิว

หลังจากส่ง เราจะขอให้คุณเข้าสู่ระบบ — ฉบับร่างของคุณถูกบันทึก

ผู้เรียนคนอื่นเรียน

พื้นฐานของเครือข่ายประสาทและการเรียนรู้ลึกสมัยใหม่

เรียนรู้หลักการพื้นฐานของระบบประสาท และการเรียนรู้ลึก เพื่อเริ่มต้นการเข้าใจ ออกแบบ และฝึกอบรม แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99

การปรับแต่ง PyTorch และเครื่องมือใน Ecosystem

เรียนรู้วิธีสร้างโมเดล Deep Learning ที่เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้ PyTorch Profiler, Optuna สำหรับการปรับจูน Hyperparameter และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่ทันสมัย
★ 5.0 (16)
$4.99$9.99

พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง: เครือข่ายประสาทและต้นไม้การตัดสินใจ

สร้างและฝึกการทำงานของเครือข่ายประสาทและตำแหน่งของต้นไม้การตัดสินใจโดยใช้ TensorFlow เพื่อแก้ไขปัญหาการจัดประเภทและความถดถอยที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริง
★ 4.9 (8,684)
$4.99$9.99

พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง

เข้าใจหลักการของปัญญาประดิษฐ์ และเรียนรู้วิธีการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ครั้งแรกของคุณ จากจุดเริ่มต้น
★ 4.9 (1,416)
$4.99$9.99

คำถามที่พบบ่อย

ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +

แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ

ฉันชำระเงินอย่างไร? +

ผ่านบัตรด้วย Stripe หรือคริปโต เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย

ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +

ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 30 วัน ไม่ต้องอธิบาย

ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +

ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด

ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +

ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้

ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี ดีไซน์ การเงิน การตลาด สาธารณสุข การศึกษา ธุรกิจการบริการ อุตสาหกรรม