Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 43,470
- 4,314
- #1
Голосов: 0
Автор: zerotomastery.io
Название: Создание, обучение и развертывание моделей с помощью AWS SageMaker (2024)

Практический курс по машинному обучению и разработке AI-приложений с использованием AWS SageMaker. Программа охватывает полный цикл работы с моделями — от подготовки данных до развертывания и масштабирования решений в облаке, что позволяет получить реальные навыки работы с ML в production-среде.
В ходе обучения вы разберёте, как создавать интеллектуальные приложения, используя инструменты Amazon SageMaker, а также научитесь строить устойчивые и масштабируемые ML-системы, готовые к использованию в бизнесе.
В рамках курса вы освоите:
Особое внимание уделяется практическому применению: вы пройдёте весь путь создания AI-продукта, начиная с работы с данными и заканчивая внедрением модели в реальное приложение. Это позволяет понять не только теорию машинного обучения, но и весь процесс разработки end-to-end.
Что вы получите после прохождения курса:
Курс подойдёт разработчикам, data scientists и инженерам, которые хотят освоить облачное машинное обучение и научиться создавать AI-приложения с нуля. Также будет полезен тем, кто хочет перейти от экспериментов к реальному внедрению моделей.
Язык: Английский
Подробнее:
Скачать:
Название: Создание, обучение и развертывание моделей с помощью AWS SageMaker (2024)

Практический курс по машинному обучению и разработке AI-приложений с использованием AWS SageMaker. Программа охватывает полный цикл работы с моделями — от подготовки данных до развертывания и масштабирования решений в облаке, что позволяет получить реальные навыки работы с ML в production-среде.
В ходе обучения вы разберёте, как создавать интеллектуальные приложения, используя инструменты Amazon SageMaker, а также научитесь строить устойчивые и масштабируемые ML-системы, готовые к использованию в бизнесе.
В рамках курса вы освоите:
- сбор и подготовку данных для обучения моделей
- обучение и настройку моделей машинного обучения
- использование AWS SageMaker для разработки AI-решений
- оптимизацию и дообучение моделей
- развертывание моделей в облачной инфраструктуре
- масштабирование AI-приложений под реальные нагрузки
- интеграцию моделей в веб и backend-системы
Особое внимание уделяется практическому применению: вы пройдёте весь путь создания AI-продукта, начиная с работы с данными и заканчивая внедрением модели в реальное приложение. Это позволяет понять не только теорию машинного обучения, но и весь процесс разработки end-to-end.
Что вы получите после прохождения курса:
- понимание полного цикла разработки ML-приложений
- навыки работы с AWS SageMaker и облачной инфраструктурой
- опыт развертывания и масштабирования моделей
- готовность создавать AI-продукты для бизнеса
- знания по интеграции ML в реальные проекты
Курс подойдёт разработчикам, data scientists и инженерам, которые хотят освоить облачное машинное обучение и научиться создавать AI-приложения с нуля. Также будет полезен тем, кто хочет перейти от экспериментов к реальному внедрению моделей.
Язык: Английский
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.