Amazon Web Services Courses

Amazon Q Introduction (繁體中文)

探索 Amazon Q 生成式 AI 助理的核心功能，了解如何提升工作效率、連結企業資源，並安全地應用於各種商業場景。

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Getting Started with Amazon Comprehend (Includes Labs) (日本語)

Dive into Amazon Comprehendの自然言語処理機能を使用して、テキストから有益なインサイトを抽出し、実践的なラボで実装スキルを習得する。

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• 1 hour 30 minutes
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Digital Classroom - AWS Security Governance at Scale (日本語)

Dive into AWS セキュリティガバナンスの自動化と大規模組織向けのベストプラクティス。マルチアカウント環境の構築、ID管理、監査、コンプライアンスの実装方法を習得し、効率的なクラウドガバナンスを実現。

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• 8 hours
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Getting Started with Amazon Comprehend: Custom Classification (繁體中文)

探索如何使用Amazon Comprehend建立自訂分類模型，學習從文件中擷取關鍵詞組、實體和情感，並進行即時文件分析。

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Getting Started with Amazon Comprehend (日本語)

Dive into Amazon Comprehendの自然言語処理機能を活用し、テキストから有益なインサイトを抽出する方法を習得。基本概念、ユースケース、実装手順を通じて実践的なNLPスキルを向上。

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Decarbonization with AWS Introduction (繁體中文)

了解如何運用 AWS 客戶碳足跡工具和資源來實現企業永續發展目標，探索減少碳排放的最佳實踐和實際案例。

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AWS ML Engineer Associate 4.1 Monitor Model Performance and Data Quality (日本語吹き替え版)

Dive into SageMakerのモニタリング機能を使用して、MLソリューションのパフォーマンスと信頼性を維持する方法を習得。データドリフト、モデル品質、バイアス検出など、包括的なモニタリング手法を学習。

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• 2 hours 30 minutes
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Decarbonization with AWS Introduction (日本語)

Discover how to leverage AWS Customer Carbon Footprint Tool and resources to achieve sustainability goals while reducing carbon emissions and meeting decarbonization targets in cloud environments.

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AWS ML Engineer Associate 3.3 Automate Deployment (日本語吹き替え版)

Dive into MLOps実践手法とAWSサービスを活用した機械学習ワークフローの自動化。CI/CDパイプライン構築からモデルの再トレーニングまで、本番環境での効率的なML開発プロセスを習得。

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• 1 hour 15 minutes
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AWS ML Engineer Associate 4.2 Monitor and Optimize Infrastructure and Costs (日本語吹き替え版)

Dive into MLインフラストラクチャのモニタリングと最適化手法を習得。CloudWatch、X-Ray、SageMaker Inference Recommenderなどのツールを活用し、パフォーマンス向上とコスト削減を実現。

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• 2 hours 30 minutes
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AWS ML Engineer Associate Curriculum Conclusion (日本語吹き替え版)

機械学習エンジニアとしてのキャリアを進めるための次のステップを探り、AWSの機械学習リソースとベストプラクティスを総括的に確認できます。

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• 10 minutes
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AWS ML Engineer Associate 4.3 Secure AWS ML Resources (日本語吹き替え版)

Master AWSのMLリソースのセキュリティ管理、IAMポリシーの設定、SageMakerのセキュリティ機能の実装、そしてCI/CDパイプラインのベストプラクティスを通じて、MLソリューションの包括的な保護方法を習得。

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AWS ML Engineer Associate 3.2 Create and Script Infrastructure (日本語吹き替え版)

Dive into MLインフラストラクチャの構築とスクリプティングを学び、AWS CloudFormation、CDK、SageMaker SDKを使用して、スケーラブルで保守性の高いソリューションを実装する方法を習得。

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AWS ML Engineer Associate 3.1 Select a Deployment Infrastructure (日本語吹き替え版)

MLモデルのデプロイインフラ、オーケストレーション、推論戦略について学び、AWSでの効果的なML実装とエッジコンピューティングの最適化方法を習得します。

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AWS ML Engineer Associate 1.1 Collect, Ingest, and Store Data (日本語吹き替え版)

データ収集から可視化まで、機械学習のためのAWSストレージサービスとデータ準備プロセスの基礎を習得。Amazon S3やKinesisを活用したデータ管理手法を実践的に学習。

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