Developing Generative AI Applications on AWS

Developing Generative AI Applications on AWS

Il corso Practical Science with Amazon SageMaker ti aiuterà nel tuo ruolo di sviluppatore o ingegnere DevOps a comprendere le basi del machine learning e i passaggi necessari per creare modelli ML utilizzando Amazon SageMaker Studio. In questo corso di formazione in aula della durata di un giorno, un istruttore esperto di AWS ti spiegherà come preparare i dati e addestrare, valutare, ottimizzare e implementare modelli di ML.

DURATA: 30 Aprile - 1 giorno

• Livello: Intermedio

In questo corso imparerai:

• Discutere i vantaggi dei diversi tipi di machine learning per la risoluzione dei problemi aziendali
• Descrivere i processi, i ruoli e le responsabilità tipici di un team che crea e implementa sistemi ML
• Spiegare come i data scientist utilizzano gli strumenti AWS e il machine learning per risolvere un problema aziendale comune
• Riassumere i passaggi che un data scientist intraprende per preparare i dati e addestrare, valutare e ottimizzare e implementare modelli M
• e molto altro ancora

Prerequisiti:

• Corso AWS Technical Essentials (in aula o digitale)
• Conoscenza di base della programmazione Python
• Conoscenza di base delle statistiche

Il corso è rivolto a :

• ​Tecnici delle operazioni di sviluppo (DevOps)
• Sviluppatori di applicazioni

Le tue certificazioni:

• AWS Certified Machine Learning- Specialty