Machine Learning: для разработчиков

Способы интегрировать машинное обучение и искусственный интеллект в свои инструменты и приложения

Данная схема предназначена для создателей и разработчиков программного обеспечения. Узнайте, как с помощью машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) выйти на новый уровень партнерства со специалистами по работе с данными, чтобы внедрять инновации с технологиями ML. После этого дополните полученные навыки с помощью факультативных учебных курсов.

Подробности о каждой серии курсов читайте ниже.

learning-paths_ml-developer_v2
  • Чтобы получить навыки по работе с облаком AWS в этой схеме обучения, изучите курсы и пройдите экзамены в рекомендуемой здесь последовательности.

    ML Building Blocks: Services and Terminology

    Знакомство со стеком технологий машинного обучения, терминами и процессами. Курс, который поможет создать крепкую базу понимания машинного обучения.

    Digital | 40 минут

    Модель процесса: CRISP‑DM на стеке AWS

    Ознакомьтесь с моделью и методологией CRISP‑DM и научитесь применять шесть фаз модели в своей повседневной работе.

    Digital | 50 минут

    The Elements of Data Science

    Способы создавать и непрерывно улучшать модели машинного обучения. В курсе рассматриваются следующие темы: формулировка задачи, анализ данных в исследовательских целях, создание признаков, обучение моделей, настройка и отладка, а также оценка и запуск моделей в рабочую среду.

    Digital | 8 часов

    Developing Machine Learning Applications

    Познакомьтесь с полностью управляемой платформой ML от Amazon – Amazon SageMaker.

    Digital | 2,5 часа

    Аналитика данных на практике с использованием Amazon SageMaker

    В ходе этого однодневного обучающего курса вы познакомитесь с реальными примерами использования машинного обучения (ML) и Amazon SageMaker.

    Безопасность с помощью машинного обучения

    Защитите свои приложения и среды. Отдельные разделы посвящены NACL, группам безопасности, AWS Identity and Access Management и управлению шифрованием.

    Готовность к экзамену: AWS Certified Machine Learning – Specialty

    Ознакомьтесь с главными темами экзамена AWS Certified Machine Learning – Specialty, изучите их связь с технологией машинного обучения на платформе AWS, а также распределите их по фундаментальным разделам, связанным с машинным обучением (ML) и глубоким обучением (DL) для будущего самостоятельного изучения.

  • AWS DeepRacer: Driven by Reinforcement Learning

    Создание, обучение и развертывание моделей с целью развития основных навыков машинного обучения.

    Digital | 90 минут

    Communicating with Chat Bots

    Из курса Communicating with Chat Bots вы узнаете, как создавать умных чат‑ботов.

    Digital | 3,5 часа

    Машинный перевод и технологии обработки естественного языка

    Данные курсы рассказывают, как машины работают с человеческим языком. Рассмотрите сервисы AWS, которые помогают работать с нейронными сетями и естественным языком в таких областях, как естественный и живой перевод на другие языки, а также поиск закономерностей и соотношений в тексте.

    Digital | 80 минут

    Теория компьютерного зрения

    В данном учебном курсе показано, как машины распознают изображения и видео.

    Digital | 2,5 часа

  • Дополнительные курсы

    Big Data on AWS

    Этот курс знакомит с облачными решениями платформы AWS для больших данных, такими как Amazon Elastic MapReduce (EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis и другими.

    Classroom/Virtual | 3 дня

  • Сертификационный экзамен

    AWS Certified Machine Learning – Specialty

    Программа сертификации «AWS Certified Machine Learning – Specialty» разработана экспертами AWS и призвана подтвердить востребованные навыки, необходимые для создания и настройки моделей данных. Это отличная возможность заявить о себе и своей организации в данной растущей области.

    Экзамен | 170 минут