Machine Learning: Developer

Lernen Sie, wie Sie Machine Learning und künstliche Intelligenz in Tools und Anwendungen integrieren.

Dieser Pfad ist für Programmierer und Softwareentwickler gedacht. Hier erfahren Sie, wie Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) zur erfolgreichen Zusammenarbeit mit Daten-Wissenschaftlern an innovativen ML-Technologien beitragen können. Sie können das Gelernte zudem in optionalen Schulungen erweitern.

Im Folgenden erhalten Sie weitere Informationen zu den Kursen in den jeweiligen Lernprogressionen.

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  • Orientieren Sie sich an dieser empfohlenen Abfolge für die Kurse und Prüfungen, um Ihre AWS Cloud-Fertigkeiten in diesem Lernpfad auszubauen.

    ML Building Blocks: Services and Terminology (ML-Bausteine: Services und Terminologie)

    Verschaffen Sie sich Klarheit beim Thema Machine Learning und den zugehörigen Begriffen und Prozessen. So legen Sie ein solides Fundament im Bereich Machine Learning.

    Digital | 40 Minuten

    Prozessmodell: CRISP-DM mit AWS

    Gehen Sie Schritt für Schritt durch die Methodik und das Framework von CRISP-DM und wenden Sie anschließend die sechs Phasen auf Ihre tägliche Arbeit an.

    Digital | 50 Minuten

    Elemente der Datenwissenschaft

    Lernen Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle entwickeln und ständig verbessern. Behandelt werden die Formulierung von Problemen, forschende Datenanalyse, Funktions-Engingeering, Modelltraining, Tuning und Debugging sowie die Modellevaluierung und die Umsetzung in Produkte.

    Digital | 8 Stunden

    Machine Learning-Anwendungen entwickeln

    Lernen Sie Amazon SageMaker kennen, die vollständig verwaltete Amazon-ML-Plattform.

    Digital | 2,5 Stunden

    Praktische Datenwissenschaft mit Amazon Sagemaker

    In dieser neuen eintägigen Präsenzschulung werden reale Anwendungsfälle von Machine Learning (ML) unter Einsatz von Amazon SageMaker vorgestellt.

    Schulungsraum | 1 Tag

    Machine Learning Sicherheit

    Sichern Sie Ihre Anwendungen und Umgebungen. Dabei geht es um spezielle Themen wie NACLs, Sicherheitsgruppen, AWS Identity and Access Management und das Management von Verschlüsselungsschlüsseln.

    Digital | 30 Minuten

  • AWS DeepRacer: Driven by Reinforcement Learning (AWS DeepRacer: Erfolg durch Reinforcement Learning)

    In diesem Kurs können Sie Modelle erstellen, trainieren und bereitstellen, um Ihre ML-Kernkompetenzen weiterzuentwickeln.

    Digital | 90 Minuten

    Kommunikation mit Chatbots

    Erfahren Sie, wie Sie intelligente Chatbots mit dem Modul für die Kommunikation mit Chatbots erstellen.

    Digital | 3,5 Stunden

    Im Fokus: Machine Translation und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

    In diesen Kursen erfahren Sie, wie Maschinen mit menschlicher Sprache interagieren. Schauen Sie sich AWS-Services an, die Ihnen bei Themen rund um neuronale Netzwerke und die Verarbeitung von natürlicher Sprache weiterhelfen, z. B. automatische Spracherkennung, natürlich klingende, flüssige Übersetzungen sowie Einblicke und Beziehungen in Texten.

    Digital | 80 Minuten

    Durchblick bei der Theorie zum maschinellen Sehen

    In diesem Modul erfahren Sie, wie Maschinen ein Verständnis für Bilder und Videos entwickeln.

    Digital | 2,5 Stunden

  • Optionale Schulung

    Big Data on AWS

    Dieser Kurs bietet eine Einführung in Cloud-basierte Big Data-Lösungen wie Amazon Elastic MapReduce (EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis und die restliche AWS-Plattform für Big Data.

  • Zertifizierungsprüfung

    AWS Certified Machine Learning – Specialty

    Die Zertifizierung "AWS Certified Machine Learning – Specialty" wurde von AWS-Experten entwickelt und dient als Nachweis von Kompetenzen, die für die Erstellung und Optimierung von Datenmodellen erforderlich sind. Heben Sie sich und Ihre Organisation in diesem wachsenden Fachgebiet von anderen ab.

    Prüfung | 170 Minuten

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