AWS 上的 LUMIFY WORK 深度學習
AWS 上的 LUMIFY WORK 深度學習
AWS 參與 Lumify 工作
Lumify Work 是澳洲、紐西蘭和菲律賓的官方 AWS 培訓合作夥伴。透過我們的授權 AWS 講師，我們可以為您提供與您和您的組織相關的學習路徑，以便您可以從雲端獲得更多收益。我們提供虛擬和麵對面的課堂培訓，幫助您培養雲端技能並協助您獲得業界認可的 AWS 認證。
為什麼要學習本課程
在本課程中，您將了解 AWS 的深度學習解決方案，包括深度學習有意義的場景以及深度學習的工作原理。
您將學習如何使用 Amazon Sage Maker 和 MXNet 框架在雲端上運行深度學習模型。您還將學習如何使用 AWS Lambda 等服務部署深度學習模型，同時在 AWS 上設計智慧系統。
這門中級課程透過講師指導的培訓 (ILT)、動手實驗室和小組練習的方式進行。
你會學到什麼
本課程旨在教導參與者如何：
- 定義機器學習 (ML) 和深度學習
- 辨識深度學習生態系中的概念
- 使用 Amazon SageMaker 和 MXNet 程式框架處理深度學習工作負載
- 適合深度學習部署的 AWS 解決方案
課程科目
我的導師非常出色，能夠將與我的具體情況相關的場景放入現實世界的實例中。
從我到達的那一刻起，我就受到了歡迎，能夠在教室外以小組形式討論我們的情況和我們的目標是非常有價值的。
我學到了很多東西，並認為透過參加這門課程來實現我的目標很重要。
Lumify 工作團隊做得很好。
阿曼達·尼科爾
IT 支援服務經理 – HEALTH WORLD LIMITED
1模塊： 機器學習結束view
- AI、ML 和 DL 簡史
- 機器學習的商業重要性
- 機器學習的常見挑戰
- 不同類型的機器學習問題和任務
- AWS 上的人工智慧
模組 2：深度學習簡介
- 深度學習簡介
- 深度學習概念
- 如何在 AWS 上訓練 DL 模型的摘要
- Amazon SageMaker 簡介
- 動手實驗室：啟動 Amazon SageMaker 筆記型電腦執行個體並執行多層感知器神經網路模型
模組 3：Apache MXNet簡介
- 使用 MXNet 和 Gluon 的動機和好處
- MXNet 中使用的重要術語和 API
- 卷積神經網路 (CNN) 架構
- 動手實驗室：在 CIFAR-10 資料集上訓練 CNN
模組 4：AWS 上的 ML 和 DL 架構
- 用於部署深度學習模型的 AWS 服務（AWS Lambda、AWS IoT Greengrass、Amazon ECS、AWS Elastic Beanstalk）
- 介紹基於 DL 的 AWS AI 服務（Amazon Polly、Amazon Lex、Amazon Rekognition）
- 動手實驗：在 AWS Lambda 上部署經過訓練的預測模型
請注意： 這是一門新興技術課程。課程大綱可能會根據需要進行更改。
Lumify Work 自訂培訓
我們還可以為較大的團體提供和客製化此培訓課程，從而節省您的組織的時間、金錢和資源。
如需了解更多信息，請致電 1 800 853 276 與我們聯繫。
該課程適合誰？
本課程旨在：
- 負責開發深度學習應用程式的開發人員
- 想要了解深度學習背後的概念以及如何在 AWS 上實施深度學習解決方案的開發人員
必備條件
建議與會者俱備以下先決條件：
- 對機器學習 (ML) 流程的基本了解
- 了解 Amazon EC2 等 AWS 核心服務以及 AWS SDK 的知識
- 了解 Python 等腳本語言
Lumify Work 提供的本課程受預訂條款和條件約束。在註冊本課程之前，請仔細閱讀條款和條件，因為註冊課程的條件是接受這些條款和條件。
客戶支援
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文件/資源
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AWS 上的 LUMIFY WORK 深度學習 [pdf] 使用者指南 AWS 上的深度學習、AWS 上的學習、AWS |
