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Machine Learning Engineering on AWS

向AWS專業講師學習如何將您的ML專業知識轉化為實際解決方案。 課程為期 3 天,介於基礎與進階之間的課程,專為希望在 AWS 上學習機器學習(ML)工程實務的從業人員而設計。 學員將透過理論、實作實驗與活動的平衡結合,學會在規模化情境下建置、部署、協同排程(orchestrate)並營運(operationalize)ML 解決方案。 課程將帶領學員實際操作多項 AWS 服務(例如 Amazon SageMaker AI)以及分析工具(如 Amazon EMR),以開發穩健、可擴展且可投入生產環境的機器學習應用程式。
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關於課程

課程日期 定價 早鳥優惠價
平日班 2025/11/26, 27, 28 NT$ 42,000 NT$ 37,800

時數與費用

時數: 3 天
費用:$42,000
早鳥優惠價:NT$37,800
點數:11
講師:  AWS 官方認證講師

課程特色

向AWS專業講師學習如何將您的ML專業知識轉化為實際解決方案。

課程為期 3 天,介於基礎與進階之間的課程,專為希望在 AWS 上學習機器學習(ML)工程實務的從業人員而設計。 

學員將透過理論、實作實驗與活動的平衡結合,學會在規模化情境下建置、部署、協同排程(orchestrate)並營運(operationalize)ML 解決方案。 

課程將帶領學員實際操作多項 AWS 服務(例如 Amazon SageMaker AI)以及分析工具(如 Amazon EMR),以開發穩健、可擴展且可投入生產環境的機器學習應用程式。

考試資訊

備註事項

全智網科技附設全能資安補習班所舉辦的課程皆符合退輔會 (國軍退除役官兵輔導委員會) 補助,退除役官兵及配偶、子女符合資格者經主管機關單位同意後可申請補助,最高補助12萬! 報名前,請先詢問 各縣市榮民服務處,參訓辦法可參考:職業訓練補助榮民服務處網址:

https://www.vac.gov.tw/cp-2031-44521-1.html

職業訓練補助網址:

https://www.vac.gov.tw/lp-2031-1.html

我將會學到?

  • 說明 ML 基本原理及其在 AWS 雲端中的應用。
  • 運用 AWS 服務(例如 Amazon SageMaker Data Wrangler、Amazon EMR 和 SageMaker Processing)進行 ML 任務所需的資料處理、轉換與特徵工程。
  • 依據問題需求與模型可解釋性,選擇合適的 ML 演算法與建模方法。
  • 運用 AWS 服務設計並實作可擴展的 ML 管線,涵蓋模型訓練、部署與協同排程。
  • 為 ML 工作流程建立自動化的 CI/CD(持續整合與持續交付)管線。
  • 討論並規劃 AWS 上 ML 資源的適切安全措施。
  • 為已部署模型實作監控策略,包括偵測資料漂移(data drift)的技術。

需具備條件

  • 熟悉基本機器學習概念,例如監督和無監督學習、回歸、分類和聚類演算法。
  • 具備 Python 程式語言與常用資料科學函式庫(如 NumPy、Pandas、Scikit-learn)的實作經驗。
  • 了解雲端運算基本概念並對 AWS 有基本熟悉度。
  • SQL 和關聯式資料庫(非必須)。
  • 具有版本控制(如 Git)經驗尤佳(非必須)。

目標對象

  • 機器學習工程師
  • DevOps 工程師
  • 開發人員
  • 系統操作運維(SysOps)工程師

課程內容

第 1 天

  • 模組 0:課程介紹
  • 模組 1:AWS 上的機器學習導論
  • 模組 2:剖析 ML 挑戰
  • 模組 3:ML 的資料處理
  • 模組 4:資料轉換與特徵工程
  • Lab 1**:使用 Amazon SageMaker Data Wrangler 與 Amazon EMR 分析與準備資料
  • Lab 2**:以 SageMaker Processing 與 SageMaker Python SDK 進行資料處理

第 2 天

第 3 天

講師

AIN 全智網

AIN 全智網

資安及網路課程專家
4.5
0 學生
122 課程

資安及網路課程專家以網路,資安,人工智慧為主的國際培訓顧問機構

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