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Schulungsübersicht
Einführung in AWS und seine AI/ML-Services
Einrichten der AWS-Umgebung
- Erstellen und Verwalten eines AWS-Kontos
- Einführung in die AWS Management-Konsole
- Einrichten von AWS CLI und SDKs
Überblick über die AWS AI/ML-Services
- Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMIs und AWS AI-Services
- Praktische Anwendungen von AI/ML auf AWS
- Fallstudien und Branchenbeispiele
Amazon SageMaker
- Einführung in Amazon SageMaker
- SageMaker Studio und Notizbuch-Instanzen
- Hauptmerkmale und Funktionalitäten
- Importieren und Verarbeiten von Daten in SageMaker
- Feature Engineering und Datenbereinigung
Modelltraining und -abstimmung
- Erstellen und Konfigurieren von Trainingsaufträgen
- Verwendung integrierter Algorithmen und eigener Scripts
- Abstimmung der Hyperparameter
- Debugging und Profiling von Trainingsaufträgen
Modellimplementierung und Management
- Erstellung und Konfiguration von Endpunkten
- Modellüberwachung und -verwaltung
- Fortgeschrittene Einsatztechniken
- Endpunkte für mehrere Modelle
- A/B-Tests und Blue/Green-Bereitstellungen
AWS KI-Services für bestimmte Use Cases
- Amazon Rekognition
- Bild- und Videoanalyse
- Text-zu-Sprache- und Sprache-zu-Text-Services
- Integration von Polly und Transcribe in Anwendungen
Erweiterte KI-Dienste auf AWS
- Überblick über Amazon Comprehend und Lex
- Verarbeitung natürlicher Sprache und Chatbot-Services
- Erstellen und Bereitstellen von Chatbots mit Lex
- Amazon translate und Prognose
- Sprachübersetzung und Zeitserienprognosen
- Praktische Anwendungen und Anwendungsfälle
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von AI/ML-Konzepten
- Vertrautheit mit den AWS-Grundlagen
- Programming Kenntnisse in Python
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Ingenieure für maschinelles Lernen
- KI-Enthusiasten
- IT-Fachleute
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Kurs - AWS Lambda for Developers
IOT applications