The Machine Learning Pipeline on AWS

本課程探索如何在專案式學習環境中,使用機器學習(ML)管道解決實際的業務問題。學生將從講師講解和示範中了解管道的各個階段,然後應用這些知識來完成專案中三個業務問題中的一個: 欺詐偵測、推薦引擎或航班延誤。課程結束時,學生將能利用 Amazon SageMaker成功建立、訓練、評估、調整以及部署 ML 模型,解決他們所選的業務問題。 專案性質的課程,可完整體驗做一個 Machine Learning 專案的所有過程,從專案發想專案討論,到最後使用程式碼在SageMaker上直接進行開發。這門課程設計很好的地方在於有多元學生活動,不僅講課,還有專案文件與討論環節,最後可以從三個應用情境中,選擇一種來進行專案開發,三個專案分別是:信用卡欺詐偵測分析、推薦系統與航班延誤預測。
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96 hours

關於課程

時數與費用

時數: 4 天
費用:NT$ 56000
點數:

課程特色

  • 針對特定商業問題選取和證明適當的 ML 方法
  • 使用 ML 管道解決特定商業問題
  • 在 Amazon SageMaker 中培訓、評估、部署和調整 ML 模型
  • 描述一些在 AWS 中設計可擴展、成本
  • 最佳化和安全 ML 管道的最佳實務

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?

  • 完整專案式教學方式
  • 完整應用情境:信用卡欺詐偵測分析、推薦系統 與 航班延誤預測 3.可以學機器學習程式碼開發進階知識
  • 適合有Machine Learning專案需求的客戶來上,在專案開始前凝聚共識,了解所有machine learning方法論

教材包含有

  • 原廠教材

需具備條件

  • Python 程式設計語言的基本知識
  • 對 AWS 雲端基礎架構的基本了解 (Amazon S3 和 Amazon CloudWatch)
  • 在 Jupyter 筆記本環境中工作的基本經驗

Audience

  • 開發人員
  • 解決方案架構師
  • 資料工程師
  • 想了解使用 ML 管道的所 有人

課程內容

講師

AIN 全智網

AIN 全智網

資安及網路課程專家
4.4
0 學生
140 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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