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기계 학습

AWS의 전문가가 구축한 과정을 통해 기계 학습을 마스터합니다.


지금 바로 기계 학습 교육 여정 시작

기계 학습(ML), 인공 지능(AI), 딥러닝(DL)을 비즈니스에 적용하여 새로운 인사이트와 가치를 창출하는 방법을 배웁니다. ML을 활용하여 Amazon에서 해결한 문제를 바탕으로 실제 사례를 살펴보고 실습을 수행합니다. 다수가 무료로 제공되는 65여 개 과정을 이용할 수 있습니다.
공책, 펜, 랩톱 등을 들고 책상에 앉아 AWS Machine Learning 교육을 수강하는 남성

AWS 강화 안내서: 기계 학습

개발자와 데이터 사이언티스트(지망자 및 현직)를 대상으로 제작된 이 AWS 강화 안내서는 AWS 클라우드의 기계 학습에 대한 지식을 쌓는 데 도움이 되는 다양한 리소스를 제공합니다. 무료 디지털 교육, 강의식 수업, 영상, 백서, 자격증 등이 포함되어 있습니다.

  • 개발자
  • 데이터 사이언티스트
  • 데이터 플랫폼 엔지니어
  • 비즈니스 의사 결정권자
  • 개발자
  • AWS 클라우드를 기반으로, Amazon 개발자와 엔지니어를 위해 개발되었습니다.

    Twitch Series: AWS Power Hour Machine Learning

    기초

    이 교육 과정에서는 AWS가 초청한 특별 게스트가 AWS의 인공 지능(AI) 서비스를 사용하여 앱을 구축하는 방법을 시연합니다. 이전에 기계 학습을 다룬 경험이 없는 개발자를 대상으로 합니다.

    디지털 | 8시간

    AWS Foundations: Machine Learning Basics

    기초

    기계 학습이라는 흥미로운 분야의 다양한 개념, 용어, 프로세스를 개략적으로 살펴봅니다.

    디지털 | 30분

    Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty

    중급자용

    기계 학습(ML) 솔루션을 설계하고 구현하고 배포하며 유지 관리하는 능력을 평가하는 AWS Certified Machine Learning – Specialty 시험을 준비합니다.

    디지털 | 4시간 30분

    The Machine Learning Pipeline

    중급자용

    프로젝트 기반 학습 환경에서 기계 학습(ML) 파이프라인을 사용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다. 파이프라인의 각 단계를 살펴보고 지식을 적용하여 프로젝트를 완료합니다.

    강의실 | 4일
    모든 기계 학습 과정 살펴보기 »
  • 데이터 사이언티스트
  • 데이터 사이언스와 관련한 기초를 다지고 기계 학습의 맥락에서 데이터 준비 상태를 파악합니다.

    The Elements of Data Science

    중급자용

    기계 학습 모델을 구축하고 지속적으로 개선하는 방법을 배웁니다. 문제 공식화, 탐색적 데이터 분석, 피쳐 엔지니어링, 모델 훈련, 튜닝과 디버깅, 모델 평가와 배포 등에 대해 알아봅니다.

    디지털 | 8시간

    Machine Learning Data Readiness

    기초

    데이터 준비 상태를 확인하고 ML 프로세스의 일부로 데이터 준비 상태를 사용할 시점을 식별하는 방법을 배웁니다. KNIME Analytics 도구를 사용하여 세 가지 사용 사례를 살펴봅니다.

    디지털 | 60분

    Practical Data Science with Amazon SageMaker

    중급자용

    기계 학습으로 실제 사용 사례를 해결하고 Amazon SageMaker를 사용하여 활용 가능한 결과를 도출하는 방법을 배웁니다.

    강의실 | 1일

    Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty

    중급자용

    기계 학습(ML) 솔루션을 설계하고 구현하고 배포하며 유지 관리하는 능력을 평가하는 AWS Certified Machine Learning – Specialty 시험을 준비합니다.

    디지털 | 4시간 30분
    모든 기계 학습 과정 살펴보기 »
  • 데이터 플랫폼 엔지니어
  • 아키텍처, 데이터 및 스토리지에서 어떻게 고급 기계 학습 모델링 및 지능형 워크로드를 지원하는지 알아봅니다

    ML Building Blocks: Services and Terminology

    기초

    이 두 과정에서는 기계 학습 스택과 기계 학습에서 탄탄한 기초를 다지는 데 도움이 되는 용어 및 프로세스를 명확하게 설명합니다.

    디지털 | 40분

    Machine Learning Data Readiness

    기초

    데이터 준비 상태를 확인하고 ML 프로세스의 일부로 데이터 준비 상태를 사용할 시점을 식별하는 방법을 배웁니다. KNIME Analytics 도구를 사용하여 세 가지 사용 사례를 살펴봅니다.

    디지털 | 60분

    AWS 기반 빅 데이터

    중급자용

    Amazon Elastic MapReduce(EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis, AWS 데이터 분석 서비스 등의 클라우드 기반 빅 데이터 솔루션을 소개합니다.

    강의실 | 3일
    (온라인 또는 오프라인)  

    Twitch Series: AWS Power Hour Machine Learning

    기초

    이 교육 과정에서는 AWS가 초청한 특별 게스트가 AWS의 인공 지능(AI) 서비스를 사용하여 앱을 구축하는 방법을 시연합니다. 이전에 기계 학습을 다룬 경험이 없는 개발자를 대상으로 합니다.

    디지털 | 8시간
    모든 기계 학습 과정 살펴보기 »
  • 비즈니스 의사 결정권자
  • 기계 학습, 인공 지능 및 딥 러닝을 설명합니다.

    AWS Foundations: Machine Learning Basics

    기초

    기계 학습이라는 흥미로운 분야의 다양한 개념, 용어, 프로세스를 개략적으로 살펴봅니다.

    디지털 | 30분

    Introduction to AWS Machine Learning Services

    기초

    프레임워크와 인프라, 기계 학습 플랫폼 및 API 중심 서비스 전반에 여러 기능을 제공하는 Amazon Machine Learning 및 인공 지능 도구를 살펴봅니다.

    디지털 | 5분

    Machine Learning for Business Challenges

    기초

    기계 학습은 이전에는 불가능했던 방식으로 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 크게 생각해야 합니다.

    디지털 | 60분

    Demystifying AI/ML/DL

    기초

    이 일련의 교육 과정을 수강하고 나면 인공 지능(AI), 기계 학습(ML), 그리고 딥 러닝(DL)으로 이어지는 기술의 상관관계를 이해할 수 있습니다.

    디지털 | 45분
    모든 기계 학습 과정 살펴보기 »


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