Amazon Web Services Courses

Getting Started with Amazon Comprehend (Includes Labs) (简体中文)

通过两个动手实验，学习使用 Amazon Comprehend 设计文本处理解决方案，并实践自定义分类和实体识别。

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• 1 hour 30 minutes
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Digital Classroom - Developing Generative AI Applications on AWS (한국어)

Amazon Bedrock과 LangChain, RAG를 활용해 미세 조정 없이 대규모 언어 모델 기반 생성형 AI 애플리케이션을 구축합니다.

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• 16 hours
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No-code Machine Learning and Generative AI on AWS (한국어)

코드 없이 Amazon SageMaker Canvas로 표 형식·시계열 ML 모델을 구축하고 생성형 AI 기능을 활용합니다.

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• 5 hours 30 minutes
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Amazon SageMaker JumpStart Foundations (한국어)

SageMaker JumpStart 콘솔에서 사용 사례에 맞는 파운데이션 모델을 찾고 배포·미세 조정·평가하는 방법을 익힙니다.

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• 1 hour
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Getting Started with AWS for Games – Part II (简体中文)

本课程介绍在 AWS 云中设计和运营游戏后端的架构、分析、监控与成本管理。

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• 30 minutes
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Getting Started with AWS for Games – Part I (简体中文)

面向游戏开发者，介绍在 AWS 云中托管游戏的架构模式、服务器方案及服务选择方法。

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• 55 minutes
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No-code Machine Learning and Generative AI on AWS (简体中文)

使用 Amazon SageMaker Canvas 无需编写代码即可构建机器学习模型，并探索基础模型、RAG 和微调等生成式 AI 用例。

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• 5 hours 30 minutes
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AWS ML Engineer Associate 3.3 Automate Deployment (한국어)

AWS 환경에서 CI/CD와 자동화를 적용해 머신러닝 모델 배포 파이프라인과 재훈련 메커니즘을 구축하는 MLOps 과정입니다.

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• 1 hour 15 minutes
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AWS ML Engineer Associate 4.1 Monitor Model Performance and Data Quality (한국어)

SageMaker를 활용해 프로덕션 ML 솔루션의 드리프트와 품질 문제를 지속적으로 모니터링하고 자동으로 대응하는 방법을 배웁니다.

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• 2 hours 30 minutes
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AWS ML Engineer Associate 2.2 Train Models (한국어)

Amazon SageMaker에서 컴퓨팅 환경, 기본 제공 알고리즘, 스크립트 모드를 활용해 머신러닝 모델을 훈련하고 훈련 시간을 최적화합니다.

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• 1 hour 30 minutes
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AWS ML Engineer Associate 1.2 Transform Data (한국어)

머신 러닝을 위한 데이터 정리, 인코딩, 특성 추출과 AWS 서비스를 활용한 데이터 변환을 다룹니다.

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• 1 hour
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Getting Started with Amazon Textract (Includes Labs) (简体中文)

通过演示、架构讲解和动手实验，入门使用 Amazon Textract 从文档中提取文本、手写内容及表单和表格数据。

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• 1 hour 30 minutes
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Decarbonization with AWS Introduction (한국어)

AWS 고객 탄소 발자국 도구로 클라우드 탄소 배출을 이해하고 탈탄소화 목표를 지원하는 기초를 소개합니다.

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• 15 minutes
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AWS ML Engineer Associate 4.3 Secure AWS ML Resources (한국어)

최소 권한, 네트워크 격리, IAM 및 SageMaker 기능을 활용해 AWS 머신러닝 리소스의 보안과 규정 준수를 구현합니다.

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• 2 hours 15 minutes
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AWS ML Engineer Associate 2.3 Refine Models (한국어)

편향과 과대적합을 다루고, 앙상블·하이퍼파라미터 튜닝·프루닝·미세 조정으로 ML 모델을 구체화합니다.

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• 2 hours
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