LUMIFY AWS Deep Learning Software User Guide

LUMIFY AWS ගැඹුරු ඉගෙනුම් මෘදුකාංගය

අන්තර්ගතය සඟවන්න

1 වැදගත් තොරතුරු

2 මෙම පාඨමාලාව හැදෑරීමට හේතුව

වැදගත් තොරතුරු

LUMIFY වැඩෙහි AWS
Lumify Work යනු ඕස්ට්‍රේලියාව, නවසීලන්තය සහ පිලිපීනය සඳහා නිල AWS පුහුණු හවුල්කරුවෙකි. අපගේ බලයලත් AWS උපදේශකයින් හරහා, අපට ඔබට සහ ඔබේ සංවිධානයට අදාළ ඉගෙනුම් මාර්ගයක් ඔබට ලබා දිය හැක, එවිට ඔබට වලාකුළෙන් බොහෝ දේ ලබා ගත හැක. අපි ඔබේ වලාකුළු කුසලතා ගොඩනඟා ගැනීමට සහ කර්මාන්තයේ පිළිගත් AWS සහතිකය ලබා ගැනීමට ඔබට උපකාර කිරීමට අතථ්‍ය සහ මුහුණට මුහුණ පන්ති කාමර පදනම් කරගත් පුහුණුවක් ලබා දෙන්නෙමු.

මෙම පාඨමාලාව හැදෑරීමට හේතුව

මෙම පා course මාලාවේදී, ගැඹුරු ඉගෙනීම අර්ථවත් වන අවස්ථා සහ ගැඹුරු ඉගෙනීම ක්‍රියා කරන ආකාරය ඇතුළුව AWS හි ගැඹුරු ඉගෙනුම් විසඳුම් ගැන ඔබ ඉගෙන ගනු ඇත.
Amazon Sage Maker සහ MXNet රාමුව භාවිතයෙන් ක්ලවුඩ් මත ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති ධාවනය කරන්නේ කෙසේදැයි ඔබ ඉගෙන ගනු ඇත. AWS මත බුද්ධිමත් පද්ධති නිර්මාණය කරන අතරතුර AWS Lambda වැනි සේවාවන් භාවිතා කරමින් ඔබේ ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති යෙදවීමටද ඔබ ඉගෙන ගනු ඇත.
මෙම අතරමැදි මට්ටමේ පාඨමාලාව උපදේශකවරුන් විසින් මෙහෙයවනු ලබන පුහුණුව (ILT), ප්‍රායෝගික රසායනාගාර සහ කණ්ඩායම් අභ්‍යාසවල මිශ්‍රණයක් හරහා ලබා දේ.

ඔබ ඉගෙන ගන්නා දේ

මෙම පාඨමාලාව හ්භාගීවනනනට ඉගැන්වීමට සැලසුම් කර ඇත:

යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (ML) සහ ගැඹුරු ඉගෙනීම නිර්වචනය කරන්න
ගැඹුරු ඉගෙනුම් පරිසර පද්ධතියක සංකල්ප හඳුනා ගන්න

ගැඹුරු ඉගෙනුම් වැඩ බර සඳහා Amazon SageMaker සහ MXNet ක්‍රමලේඛන රාමුව භාවිතා කරන්න
ගැඹුරු ඉගෙනුම් යෙදවීම් සඳහා සුදුසු AWS විසඳුම්

මගේ නිශ්චිත තත්ත්වයට අදාළ සැබෑ ලෝකයේ අවස්ථා තුළට දර්ශන ඇතුළත් කිරීමට මගේ උපදේශකයාට හැකි වීම විශිෂ්ට විය.

මා පැමිණි මොහොතේ සිටම සාදරයෙන් පිළිගැනීමට සැලැස්වූ අතර අපගේ තත්වයන් සහ අපගේ ඉලක්ක ගැන සාකච්ඡා කිරීමට පන්ති කාමරයෙන් පිටත කණ්ඩායමක් ලෙස වාඩි වීමේ හැකියාව අතිශයින් වටිනා විය.
මම බොහෝ දේ ඉගෙන ගත් අතර මෙම පා course මාලාවට සහභාගී වීමෙන් මගේ ඉලක්ක සපුරා ගැනීම වැදගත් යැයි මට හැඟුණි.
නියම වැඩක් Lumify Work කණ්ඩායම.

අමන්දා නිකොල්
තොරතුරු තාක්ෂණ උපකාරක සේවා කළමනාකරු - සෞඛ්‍ය ලෝක සීමා

පාඨමාලා විෂයයන්

මොඩියුලය 1: යන්ත්‍ර ඉගෙනීම අවසන්view

AI, ML සහ DL පිළිබඳ කෙටි ඉතිහාසයක්
ML හි ව්‍යාපාරික වැදගත්කම

ML හි පොදු අභියෝග
විවිධ වර්ගයේ ML ගැටළු සහ කාර්යයන්

AWS මත AI

මොඩියුලය 2: ගැඹුරු ඉගෙනීම සඳහා හැඳින්වීම

DL වෙත හැඳින්වීම
DL සංකල්ප

AWS මත DL මාදිලි පුහුණු කරන ආකාරය පිළිබඳ සාරාංශයක්
Amazon SageMaker වෙත හැඳින්වීම

ප්‍රායෝගික විද්‍යාගාරය: Amazon SageMaker නෝට්බුක් නිදර්ශනයක් කරකැවීම සහ බහු-ස්ථර perceptron ස්නායුක ජාල ආකෘතියක් ධාවනය කිරීම.

මොඩියුලය 3: Apache MXNet වෙත හැඳින්වීම

MXNet සහ Gluon භාවිතා කිරීමේ අභිප්‍රේරණය සහ ප්‍රතිලාභ
MXNet හි භාවිතා වන වැදගත් නියමයන් සහ API

Convolutional neural networks (CNN) ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය
ප්‍රායෝගික විද්‍යාගාරය: CIFAR-10 දත්ත කට්ටලයක් මත CNN පුහුණු කිරීම

මොඩියුල 4: AWS මත ML සහ DL ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය

DL මාදිලි යෙදවීම සඳහා AWS සේවා (AWS Lambda, AWS IoT Greengrass, Amazon ECS, AWS Elastic Beanstalk)
DL (Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Recognition) මත පදනම් වූ AWS AI සේවාවන් සඳහා හැඳින්වීම
ප්‍රායෝගික විද්‍යාගාරය: AWS Lambda හි පුරෝකථනය සඳහා පුහුණු ආකෘතියක් යෙදවීම.

කරුණාකර සටහන් කර ගන්න: මෙය නැගී එන තාක්ෂණ පාඨමාලාවකි. පාඨමාලා දළ සටහන අවශ්‍ය පරිදි වෙනස් වීමට යටත් වේ.

Lumify වැඩ
අභිරුචි කළ පුහුණුව
ඔබේ සංවිධානයේ කාලය, මුදල් සහ සම්පත් ඉතිරි කර ගනිමින් විශාල කණ්ඩායම් සඳහා මෙම පුහුණු පාඨමාලාව ලබා දීමට සහ අභිරුචිකරණය කිරීමට අපට හැකිය.
වැඩි විස්තර සඳහා කරුණාකර අප හා සම්බන්ධ වන්න 1 800 853 276.

පාඨමාලාව කා සඳහාද?

මෙම පාඨමාලාව සඳහා අදහස් කෙරේ:

ගැඹුරු ඉගෙනුම් යෙදුම් සංවර්ධනය කිරීම සඳහා වගකිව යුතු සංවර්ධකයින්
ගැඹුරු ඉගෙනීම පිටුපස ඇති සංකල්ප සහ AWS මත ගැඹුරු ඉගෙනුම් විසඳුමක් ක්‍රියාත්මක කරන්නේ කෙසේද යන්න තේරුම් ගැනීමට අවශ්‍ය සංවර්ධකයින්

ඔබේ සංවිධානයේ කාලය, මුදල් සහ සම්පත් ඉතිරි කර ගනිමින් - විශාල කණ්ඩායම් සඳහා මෙම පුහුණු පාඨමාලාව ලබා දීමට සහ අභිරුචිකරණය කිරීමට අපට හැකිය. වැඩි විස්තර සඳහා කරුණාකර අප හා සම්බන්ධ වන්න 1800 U ඉගෙන ගන්න (1800 853 276)

පූර්වාවශ්යතාවයන්

සහභාගිවන්නන්ට පහත පූර්ව අවශ්‍යතා ඇති බව නිර්දේශ කෙරේ:

යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ (ML) ක්‍රියාවලි පිළිබඳ මූලික අවබෝධය
Amazon EC2 වැනි AWS මූලික සේවා පිළිබඳ දැනුම සහ AWS SDK පිළිබඳ දැනුම
Python වැනි scripting language එකක් පිළිබඳ දැනුම

Lumify Work විසින් මෙම පාඨමාලාවේ සැපයුම වෙන්කිරීමේ නියමයන් සහ කොන්දේසි මගින් පාලනය වේ. කරුණාකර මෙම පාඨමාලාවට ඇතුළත් වීමට පෙර නියමයන් සහ කොන්දේසි හොඳින් කියවන්න, මන්ද පාඨමාලාවට බඳවා ගැනීම කොන්දේසියක් වන බැවින් මෙම නියමයන් සහ කොන්දේසි පිළිගත යුතුය.