AWS SageMaker Grundlagen für maschinelles Lernen

Die Skalierung von Machine Learning von einer lokalen Umgebung in die Cloud ist eine wichtige Fähigkeit für moderne Datenprofis.Dieser Kurs bietet einen klaren Weg durch die Komplexität der cloudbasierten KI und zeigt Ihnen, wie Sie den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens in einer einheitlichen Umgehung verwalten können. Sie lernen, wie Sie Datenverarbeitung, Modelltraining und Produktionsbereitstellung mit branchenüblichen Cloud-Tools verwalten, und erfahren, wie man die Daten in einer Datenbank verwaltet, um die Daten zu analysieren und zu verarbeiten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Prinzipien der künstlichen Intelligenz und des Lebenszyklus der Datenwissenschaft - Konfigurieren Sie die SageMaker-Umgebung für die Datenverarbeitung und Modellentwicklung - Wenden Sie Modelltrainings-, Test- und Validierungstechniken mit Cloud-Infrastruktur an - Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen als skalierbare Endpunkte für reale Anwendungen - Üben Sie moderne MLOps-Konzepte, um Entwicklungsworkflows zu automatisieren und zu optimieren - Erkunden Sie die Integration von Grundlagenmodellen und generativen KI-Funktionen Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Architekturkonzepten, bevor Sie sich mit den praktischen Aspekten der Verarbeitung großer Datenmengen und der Implementierung von Algorithmen beschäftigen.Sie werden detaillierte technische Durchläufe lesen, die erklären, wie Sie sich auf der Plattform zurechtfinden und Ressourcen effektiv verwalten können. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger, die in das Feld der Cloud-basierten Data Science einsteigen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit Machine-Learning-Plattformen erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihre Cloud-Machine-Learing-Fähigkeiten auf.