機器學習:開發人員

了解如何將機器學習和人工智慧整合到工具與應用程式

此路徑適合想運用機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 與資料科學家合作,以及藉由機器學習技術創新的建置人員和軟體開發人員。 從基礎的機器學習解決方案課程進展到進階課程,另有補充培訓的選修課程。

在下方進一步了解與每項學習發展有關的課程。

learning-paths_ml-developer
  • 主要發展

    ML Building Blocks: Services and Terminology

    釐清機器學習堆疊與術語,以及協助您建置良好機器學習基礎的程序。

    數位 | 40 分鐘

    Process Model: CRISP-DM on the AWS Stack

    逐步介紹 CRISP-DM 方法與架構,並將模型的六個階段實際應用在您的日常工作。

    數位 | 50 分鐘

    The Elements of Data Science

    探討問題公式化、探索性資料分析、特徵工程、模型訓練、調校與偵錯、模型評估以及將模型投入生產,學習如何建置和持續改善機器學習模型。

    數位 | 8 小時

    Developing Machine Learning Applications

    探索 Amazon 全受管 ML 平台 Amazon SageMaker。

    數位 | 2.5 小時

    Amazon SageMaker 的實用資料科學

    在為期 1 天的新課堂培訓課程中,透過 Machine Learning (ML) 和 Amazon SageMaker 探索真實的使用案例。

    課堂 | 1 天

    Machine Learning Security

    透過特定主題,具體包括 NACL、安全群組、AWS identity and access management,以及加密金鑰管理,保障您的應用程式與環境的安全。

    數位 | 30 分鐘

  • AWS DeepRacer: Driven by Reinforcement Learning

    建立、訓練和部署模型,以培養您的核心 ML 技能。

    數位 | 90 分鐘

    Communicating with Chat Bots

    透過 Communicating with Chat Bots 課程了解如何建立智慧型聊天機器人。

    數位 | 3.5 小時

    Speaking of: Machine Translation and NLP

    這些課程探索機器如何與人類語言互動。說明可協助您進行神經網路和自然語言處理的 AWS 服務,主題包含自動語音辨識、自然和流暢語言翻譯,以及文字中的洞見和關係。

    數位 | 80 分鐘

    Seeing Clearly: Computer Vision Theory

    本課程探索機器如何理解影像和影片。

    數位 | 2.5 小時

  • 選擇性培訓

    Big Data on AWS

    本課程介紹以雲端為基礎的大數據解決方案,例如 Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Amazon Redshift、Amazon Kinesis 及其他 AWS 大數據平台。

    課堂/虛擬 | 3 天

  • 認證考試

    AWS Certified Machine Learning - Specialty

    AWS Certified Machine Learning – Specialty 認證由 AWS 專家所建立,可驗證建立和微調資料模型所需的相關技能。讓自己和組織在這個持續成長的領域中脫穎而出。

    考試  |  170 分鐘

需要更多課程?