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雷达卡
在短短三年内，机器学习模型的参数规模从3亿跃升至5000亿，同时，超过10万家企业利用AWS AI/ML服务推动业务革新，这明确表明：掌握云原生机器学习技术已成为保持科技领先地位的关键要素。为此，AWS ML课程应运而生，依托亚马逊云科技的技术积累，以满足行业实战需求为目标，引领你进入机器学习的殿堂。
机器学习简介
机器学习（ML）涉及利用数学和统计方法训练计算机识别数据中的模式。一旦模式被识别，ML系统就能创建并不断优化模型，从而依据历史和新数据对未来的事件做出更加精准的预测和判断。举例来说，ML可以通过分析用户的购物记录或商品的历史销售情况，预测客户购买某一产品的可能性。
目前，机器学习是科技产业中一个快速成长且备受关注的领域，对商业有着重要的影响。据预测，ML解决方案和产品的市场规模每年将增长数十亿美元，同时，对于能够分析数据并设计ML解决方案的专业人士的需求也在上升。获得机器学习的专业认证，可以帮助你在这一领域深耕细作，成为企业急需的ML架构师。
课程亮点
针对日益复杂的模型挑战，课程聚焦基础模型的应用难点，指导学生使用AWS SageMaker对大规模参数模型进行微调和实施，使先进技术变得触手可及。对于多源数据驱动的建模需求，课程提供SageMaker Data Wrangler的实际操作训练，教授处理结构化及非结构化数据（如音频、视频和地理位置信息）的技能。此外，围绕机器学习的产业化目标，课程深入探讨亚马逊内部Alexa语音模型的训练过程，教会学生建立标准化、可扩展的机器学习开发管道。
课程大纲
整个课程紧跟行业发展，确保每位学员学到的知识都能满足企业的实际需求。
权威支持：AWS认证与人才培养双轨制
AWS作为全球领先的云计算服务提供商，其技术标准已经成为行业的参考标杆。本课程由AWS ML专家团队精心设计，内容与AWS Skill Builder官方培训体系相匹配，包括“生成式AI解决方案开发”、“负责任的AI实践”等最新课程单元，旨在帮助学员获得AWS机器学习相关的认证，增强职场竞争力。
无论是希望转行到ML领域的IT工程师、寻求技能提升的数据分析师，还是对人工智能有浓厚兴趣的学生，都能在本课程中找到适合自己的学习路线。对于初学者，可以从无代码工具开始，逐步掌握ML的基本理论；对于高级开发者，则可以深入探索大规模模型训练和工业化的部署技术；而对于业务人员，通过行业案例的学习，可以更好地理解ML技术如何转化为商业价值。正如AWS倡导的“机器学习普及化”理念一样，让每个人都有机会参与AI的创新。
京公网安备 11010802022788号
