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

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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