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人工智能和机器学习 (AI/ML) 已日渐成为主流。在本课程中，您将体验数据科学家的日常工作，以便能够与数据科学家高效协作，并构建与 ML 集成的应用程序。您将学习数据科学家使用 Amazon SageMaker 在 Amazon Web Services (AWS) 上开发 ML 解决方案的基本流程。您将通过讲师指导的演示和实验来体验构建、训练和部署 ML 模型的步骤。
课程目标
在本课程中，您将学习如何：
- 讨论不同类型的机器学习在解决业务问题方面的益处
- 描述构建和部署 ML 系统的团队的典型流程、角色和职责
- 解释数据科学家如何使用 AWS 工具和 ML 来解决常见的业务问题
- 总结数据科学家为准备数据所采取的步骤
- 总结数据科学家为训练 ML 模型所采取的步骤
- 总结数据科学家为评估和优化 ML 模型所采取的步骤
- 总结将模型部署到终端节点并生成预测的步骤
- 描述运行 ML 模型所面临的挑战
- 将 AWS 工具与其 ML 功能相匹配
培训对象
本课程面向：
- 开发运营 (DevOps) 工程师
- 应用程序开发人员
课程大纲
- 课程欢迎辞
- 模块 1：机器学习简介
- 模块 2：准备数据集
- 模块 3：训练模型
- 模块 4：评估和优化模型
- 模块 5：部署模型
- 模块 6：运营挑战
- 模块 7：其他模型构建工具
- 课程总结和资源
