Khóa học này giúp bạn chuẩn bị sẵn sàng cho kỳ thi AWS Certified Machine Learning-Specialty, kỳ thi này sẽ xác nhận khả năng thiết kế, thực hiện, triển khai và duy trì các giải pháp máy học (ML) của bạn.
Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về công tác chuẩn bị hậu cần của kỳ thi và cơ cấu bài thi, đồng thời khám phá các chủ đề kỹ thuật của kỳ thi. Bạn sẽ xem lại các dịch vụ AWS cốt lõi và các khái niệm chủ chốt trong các chủ đề thi:
1. Kỹ thuật dữ liệu
2. Phân tích dữ liệu thăm dò
3. Lập mô hình
4. Thực thi và vận hành Machine Learning
Bạn cũng sẽ tìm hiểu các chiến lược làm bài thi quan trọng và hiện thực các chiến lược đó khi làm nhiều câu hỏi nghiên cứu. Sau khi các kỹ năng đã được trau dồi, bạn sẽ có cơ hội thực hiện một bài kiểm tra giúp đánh giá điểm mạnh và điểm yếu của mình, nhờ đó bạn sẽ biết cần phải tập trung ôn luyện điều gì cho kỳ thi.
Lưu ý: Khóa học này có bản chuyển lời thoại/phụ đề đã được bản địa hóa. Nội dung tường thuật bằng tiếng Anh. Để hiển thị phụ đề, hãy nhấp vào nút CC ở góc dưới cùng bên phải của trình phát.
Mục tiêu của khóa học
Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ có thể:
- Xác định điểm mạnh và điểm yếu của bạn trong từng lĩnh vực kiểm tra để biết cần tập trung vào đâu khi học thi
- Mô tả các chủ đề và khái niệm kỹ thuật tạo nên mỗi lĩnh vực thi
- Tóm lược về công tác chuẩn bị hậu cần và cơ cấu bài thi cũng như các câu hỏi
- Sử dụng các chiến lược hiệu quả để học và làm bài thi
Đối tượng học viên
Khóa học này dành cho:
- Những người thao tác ML, có ít nhất một năm kinh nghiệm thực tế, và những người chuẩn bị tham gia kỳ thi AWS Certified Machine Learning – Specialty
Điều kiện tiên quyết
Những người tham gia khóa học này cần có:
- Khả năng thể hiện thành thạo hiểu biết về các thuật toán ML cơ bản và thực hiện tối ưu hóa siêu tham số cơ bản
- Hiểu biết về quy trình ML và các thành phần của quy trình này
- Kinh nghiệm với ML và khung deep learning
- Hiểu biết và kinh nghiệm về đào tạo mô hình, thực thi và các thực hành vận hành tốt nhất
Đăng ký
Học phần 0: Giới thiệu khóa học
Học phần 1: Tổng quan về kỳ thi và các chiến lược làm bài thi
- Tổng quan về kỳ thi, công tác chuẩn bị hậu cần cho kỳ thi, cách tính điểm và giao diện người dùng
- Cơ cấu và thiết kế câu hỏi
- Chiến lược làm bài thi
Học phần 2: Lĩnh vực 1 - Kỹ thuật dữ liệu
- Lĩnh vực 1.1: Kho dữ liệu cho ML
- Lĩnh vực 1.2: Xác định và triển khai giải pháp thu nạp dữ liệu
- Lĩnh vực 1.3: Xác định và triển khai giải pháp chuyển đổi dữ liệu
- Đi qua các câu hỏi nghiên cứu
- Bài kiểm tra về Lĩnh vực 1
Học phần 3: Lĩnh vực 2 - Phân tích dữ liệu thăm dò
- Lĩnh vực 2.1: Thanh lọc và chuẩn bị dữ liệu để lập mô hình
- Lĩnh vực 2.2: Thực hiện kỹ thuật chuyển tập dữ liệu thô thành tập đặc tính
- Lĩnh vực 2.3: Phân tích và trực quan hóa dữ liệu cho ML
- Đi qua các câu hỏi nghiên cứu
- Bài kiểm tra về Lĩnh vực 2
Học phần 4: Lĩnh vực 3 - Lập mô hình
- Lĩnh vực 3.1: Lập khung các bài toán kinh doanh như các bài toán ML
- Lĩnh vực 3.2: Lựa chọn (các) mô hình phù hợp cho bài toán ML đưa ra
- Lĩnh vực 3.3: Đào tạo các mô hình ML
- Lĩnh vực 3.4 Thực hiện tối ưu hóa siêu tham số
- Lĩnh vực 3.5 Đánh giá các mô hình ML
- Đi qua các câu hỏi nghiên cứu
- Bài kiểm tra về Lĩnh vực 3
Học phần 5: Lĩnh vực 4 - Thực thi và vận hành ML
- Lĩnh vực 4.1: Xây dựng các giải pháp ML để đem lại hiệu suất, tính sẵn dùng, khả năng mở rộng, khả năng phục hồi và khả năng chịu lỗi
- Lĩnh vực 4.2: Đề xuất và thực hiện các dịch vụ và đặc tính ML thích hợp cho một bài toán nhất định
- Lĩnh vực 4.3: Áp dụng các phương pháp bảo mật AWS cơ bản cho các giải pháp ML
- Lĩnh vực 4.4: Triển khai và vận hành các giải pháp ML
- Đi qua các câu hỏi nghiên cứu
- Bài kiểm tra về Lĩnh vực 4
Học phần 6: Câu hỏi nghiên cứu thêm
- Cơ hội làm thêm các câu hỏi nghiên cứu
Học phần 7: Tài liệu nghiên cứu đề xuất
- Liên kết tới Blog AWS, tư liệu văn bản, các câu hỏi thường gặp và các tài liệu nghiên cứu đề xuất cho kỳ thi
Học phần 8: Tổng kết khóa học
- Cách đăng ký thi
- Tóm tắt khóa học
- Phản hồi về khóa học
