Amazon Web Services Courses

Lab - Train a model with Amazon SageMaker (日本語)

Amazon SageMakerで機械学習モデルのトレーニングとチューニングを実践的に学び、XGBoostアルゴリズムの実装からカスタムスクリプトの作成まで幅広いスキルを習得。

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AWS Cloud Quest: Recertify Cloud Practitioner (Español LATAM)

Renueva tu certificación AWS Cloud Practitioner mediante ejercicios prácticos y construcción de soluciones reales, sin necesidad de examen. Obtén experiencia práctica en servicios AWS fundamentales durante 12 horas.

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AWS ML Engineer Associate 2.1 Choose a Modeling Approach (日本語吹き替え版)

Dive into AWSの機械学習スタックとSageMakerを活用し、AIサービス、組み込みアルゴリズム、JumpStart、Bedrockソリューションを通じて、効果的なモデリングアプローチの選択方法を習得。

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AWS ML Engineer Associate 2.2 Train Models (日本語吹き替え版)

Master Amazon SageMaker でのモデルトレーニングの基礎から、Docker コンテナ、組み込みアルゴリズム、スクリプトモードまでを実践的に学び、効率的な機械学習モデルの開発スキルを習得。

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AWS ML Engineer Associate 2.3 Refine Models (日本語吹き替え版)

機械学習モデルの改良手法を習得し、バイアス軽減、過剰適合の防止、ハイパーパラメータのチューニング、そしてAmazon SageMakerを活用したモデル管理まで、実践的なスキルを身につける。

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AWS ML Engineer Associate 1.3 Validate Data and Prepare for Modeling (日本語吹き替え版)

Dive into データ検証とモデリング準備の戦略を学び、AWS Glue DataBrew、SageMaker Clarifyなどのツールを使用してデータバイアスの軽減、セキュリティ対策、データセット管理を実践的に習得。

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AWS Cloud Quest: Cloud Practitioner (Español LATAM)

Embark on a gamified journey to master AWS cloud fundamentals through hands-on labs, interactive quizzes, and real-world scenarios while building your virtual city and earning an official AWS credential.

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Lab - Analyze and Prepare Data with Amazon SageMaker Data Wrangler and Amazon EMR (日本語)

Dive into data preparation techniques using Amazon SageMaker Data Wrangler and EMR to build ML solutions for predicting income levels and optimizing service delivery for non-profit organizations.

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Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (日本語)

Discover AIシステムのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスの基礎と、AWSサービスを活用した実装方法。データ保護とガバナンス戦略の実践的なアプローチを習得。

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Generative BI with Amazon Q in Quicksight - Getting Started (日本語)

Discover how to leverage Amazon Q's generative AI capabilities in QuickSight for enhanced business intelligence, from setup and dashboard creation to data storytelling using natural language queries.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (日本語)

Discover how to develop AI systems responsibly, from understanding core principles and challenges to implementing transparent, explainable models using AWS tools and human-centered design approaches.

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Digital Classroom - DevOps Engineering on AWS (日本語)

Dive into AWS DevOpsの実践的スキルを習得し、CI/CD、マイクロサービス、Infrastructure as Code、モニタリングなど、最新のDevOps手法を活用してアプリケーション開発・運用を効率化。

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AWS ML Engineer Associate 2.4 Analyze Model Performance (日本語吹き替え版)

Master MLモデルのパフォーマンス分析、評価手法、SageMaker Clarifyやデバッガーを活用した問題解決手法を学び、再現性のある実験の実施方法を習得。

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Developing Machine Learning Solutions (日本語)

Dive into 機械学習ライフサイクルの基礎と AWS サービスを活用した開発手法を学び、MLOps の実践的な知識を習得しながら、効果的な機械学習ソリューションの構築方法を理解する。

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Amazon Q Business Getting Started (日本語)

Dive into Amazon Q Business の基本機能と実践的な使用方法を学び、生成AIを活用した企業向けアシスタントの設定からチャットまでをマスター。

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