AI on Amazon Web Services (AWS)

• 基本瞭解 AI/ML 概念
• 熟悉 AWS 基礎知識
• Programming Python 中的知識

觀眾

• 數據科學家
• 機器學習工程師
• AI愛好者
• IT 專業人員

AI on Amazon Web Services (AWS) 是指 AWS 提供的人工智慧 （AI） 和機器學習 （ML） 服務套件，用於幫助企業和開發人員創建智慧應用程式和解決方案。AWS 提供了一整套工具和服務，可滿足 AI/ML 生命週期的各個階段，從數據準備和模型構建到部署和監控。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望學習如何利用 AWS 工具和服務高效構建、訓練和部署 AI 模型的中級 IT 專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AWS 提供的 AI/ML 服務。
• 能夠在 AWS 上設置和管理 AI/ML 環境。
• 獲得使用 Amazon SageMaker 構建、訓練和部署 AI 模型的實踐經驗。
• 瞭解如何將各種 AWS AI 服務用於特定使用案例。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

AWS 及其 AI/ML 服務簡介

設置 AWS 環境

• 創建和管理 AWS 帳戶
• AWS 簡介 Management 控制台
• 設置 AWS CLI 和開發工具包

AWS AI/ML 服務概述

• Amazon SageMaker、AWS Deep Learning AMI 和 AWS AI 服務
• AI/ML 在 AWS 上的實際應用
• 案例研究和行業實例

亞馬遜 SageMaker

• Amazon SageMaker 簡介
• SageMaker Studio 和筆記本實例
• 主要特性和功能
• 在 SageMaker 中導入和處理數據
• 特徵工程和數據清理

模型訓練和調優

• 創建和配置訓練作業
• 使用內置演算法和自定義腳本
• 超參數優化
• 調試和分析訓練作業

模型部署和 Management

• 端點創建和配置
• 模型監控和管理
• 高級部署技術
• 多模型終結點
• A/B 測試和藍/綠部署

適用於特定 Use Case 的 AWS AI 服務

• Amazon Rekognition
• 圖像和視頻分析
• 文本轉語音和語音轉文本服務
• 將 Polly 和 Transcribe 整合到應用程式中

AWS 上的高級 AI 服務

• Amazon Comprehend 和 Lex 概述
• 自然語言處理和聊天機器人服務
• 使用 Lex 構建和部署聊天機器人
• 亞馬遜翻譯和預測
• 語言翻譯和時間序列預測
• 實際應用和用例

摘要和後續步驟