Coursera Flash Sale
40% Off Coursera Plus for 3 Months!
Grab it
استكشف طبقات مجموعة AWS ML وتعرف على كيفية التعامل مع تحديات الأعمال الشائعة باستخدام خدمات AWS. تستكشف هذه الدورة كيفية استخدام Amazon SageMaker لمهام machine learning وكيفية مراجعة الاستراتيجيات لاختيار النماذج المناسبة.
بالإضافة إلى ذلك، تسلط هذه الدورة التدريبية الضوء على سيناريوهات محددة لحلول Amazon SageMaker JumpStart ML المدرّبة مسبقًا وتقدم الإرشادات بشأن كيفية تحسين الاختيارات لاحتياجات الأعمال. ستناقش هذه الدورة التدريبية أيضًا تطبيقات محددة لحلول Amazon Bedrock ML المدرّبة مسبقًا وكيفية تحديد الحل المدمج الأنسب. وأخيرًا، تستكشف هذه الدورة التدريبية أهمية قابلية التفسير في اختيار النموذج واللوغاريتم.
- مستوى الدورة: متقدم
- المدة: 1.5 ساعات
الأنشطة
- مواد عبر الإنترنت
- تمارين
- أسئلة التحقق من المعرفة
أهداف الدورة التدريبية
- توضيح المزايا وحالات الاستخدام لكل طبقة من مجموعة AWS machine learning.
- شرح كيف تساعد خدمات الذكاء الاصطناعي (AI) من AWS على حل مشكلات الأعمال الشائعة.
- تحديد خدمات الذكاء الاصطناعي (AI) من AWS لحل احتياجات الأعمال الشائعة.
- وصف مزايا استخدام SageMaker لـ machine learning.
- تحديد حالات استخدام محددة للوغاريتمات SageMaker المدمجة.
- تحديد لوغاريتمات نموذج machine learning الأكثر ملاءمة لحل احتياجات الأعمال الشائعة.
- تحديد حالات الاستخدام المحددة لحلول machine learning من SageMaker JumpStart المدرّبة مسبقًا.
- اختيار حل machine learning المدمج الأنسب من SageMaker JumpStart لحل احتياجات الأعمال الشائعة.
- وصف الدور الذي تلعبه قابلية التفسير أثناء اختيار النموذج أو اللوغاريتم.
- تحديد النماذج أو اللوغاريتمات الأكثر فعالية من حيث التكلفة لحل احتياجات الأعمال الشائعة.
الجمهور المستهدف
مهندسو السحابات
مهندسو Machine learning
المهارات الموصى بها
- إكمال سنة واحدة على الأقل من الخبرة في استخدام SageMaker وخدمات AWS الأخرى لهندسة ML
- إكمال سنة واحدة على الأقل من الخبرة في دور ذي صلة مثل مُطوِّر برامج الواجهة الخلفية أو مُطوِّر DevOps أو مهندس البيانات أو data scientist
- فهم أساسي للغات البرمجة مثل Python
- إكمال الدورات التدريبية السابقة في خطة التعلم لمساعد مهندس AWS ML
مخطط الدورة التدريبية
القسم 1: المقدمة
- الدرس 1: كيفية استخدام هذه الدورة التدريبية
- الدرس 2: مقدمة النطاق 2
- الدرس 3: نظرة عامة على الدورة التدريبية
- الدرس 4: اختيار نهج النمذجة
القسم 2: مناهج النمذجة
- الدرس 5: خدمات الذكاء الاصطناعي (AI) من AWS
- الدرس 6: لوغاريتمات Amazon SageMaker المدمجة
- الدرس 7: حلول Amazon SageMaker JumpStart ML
- الدرس 8: حلول Amazon Bedrock ML
- الدرس 9: اعتبارات اختيار النموذج
القسم 3: الخاتمة
- الدرس 10: ملخص الدورة التدريبية
- الدرس 11: التقييم
- الدرس 12: اتصل بنا
الكلمات المفتاحية
- Gen AI
- الذكاء الاصطناعي المولّد
