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 मिनट 📚 10 पाठ 🎧 ऑडियो संस्करण

इस कोर्स के बारे में

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.

आपको क्या मिलेगा

  • 📜 समापन प्रमाणपत्र
    अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें
  • 🎧 ऑडियो संस्करण शामिल
    चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं
  • ♾️ लाइफटाइम एक्सेस
    कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं
  • 📱 फ़ोन या कंप्यूटर
    कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर
  • 💸 30-दिन वापसी
    बिना सवाल
  • छोटा और केंद्रित
    38 मिनट व्यावहारिक सामग्री

समीक्षाएँ (3)

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

यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।

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

यहाँ काफी कुछ सीखा। उदाहरण प्रासंगिक थे, हालाँकि काश कुछ और व्यावहारिक अनुप्रयोग कार्य होते। फिर भी, एक सार्थक अनुभव।

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

यह एक अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।

समीक्षा लिखें

भेजने के बाद साइन इन के लिए कहेंगे — आपका ड्राफ्ट सहेजा रहेगा।

शिक्षार्थियों ने यह भी लिया

आधुनिक तंत्रिका विज्ञान और तंत्रिका विज्ञान के विकास का इतिहास

आधुनिक कृत्रिम बुद्धि मॉडल को समझने, डिजाइन करने और प्रशिक्षण शुरू करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क और गहरे सीखने की मूल अवधारणाओं को नियंत्रित करें।
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99

PyTorch ऑप्टिमाइजेशन और इकोसिस्टम टूल्स

PyTorch Profiler, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए Optuna, और आधुनिक परफॉर्मेंस ऑप्टिमाइजेशन तकनीकों का उपयोग करके तेज़, अधिक कुशल डीप लर्निंग मॉडल बनाना सीखें।
★ 5.0 (16)
$4.99$9.99

यंत्र शिक्षा के आधार: तंत्रिका नेटवर्क और निर्णय वृक्ष

3. नए नए यंत्रों और उपकरणों का निर्माण तथा प्रयोग, जिनसे वायुयान के वजन और आकार को कम किया जा सके।
★ 4.9 (8,684)
$4.99$9.99

मशीन सीखने के बुनियादी सिद्धांत

1. नैतिकता के सिद्धांतों को समझें और अपने व्यवहार को नैतिकता के सिद्धांतों के अनुसार ढालें।
★ 4.9 (1,416)
$4.99$9.99

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +

बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।

मैं भुगतान कैसे करूँ? +

Stripe के माध्यम से कार्ड से, या क्रिप्टोकरेंसी से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।

क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +

हाँ — 30 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।

मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +

हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।

क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +

हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।

इन क्षेत्रों के लिए
टेक डिज़ाइन वित्त मार्केटिंग स्वास्थ्य शिक्षा आतिथ्य विनिर्माण