- Prochain date:
- 12.08.2024 - 09:00 - 16:00 Uhr
- Le cours se termine le:
- 15.08.2024
- Durée totale:
- 32 Stunden in 4 Tagen
- Stage:
- Nein
- Langues d'enseignement:
- Deutsch
- Type de formation:
- Weiterbildung
- Forme de cours:
- E-Learning
- Temps d'exécution:
- Tagesveranstaltung
- Participants min.:
- 1
- Participants max.:
- 8
- Prix:
- 3 796,10 € - Inklusive Schulungsunterlagen und Pausenversorgung
- Opportunité de financement:
- Bildungsscheck Brandenburg für Beschäftigte
- Betriebliche Weiterbildung Brandenburg
- Type de diplôme:
- Zertifikat/Teilnahmebestätigung
- Examen final:
- Nein
- Désignation de diplôme:
- keine Angaben
- Certifications du cours:
- Nicht zertifiziert
- Cours pour femmes uniquement:
- Nein
- Garde d’enfants:
- Nein
- Lien vers l’offre:
- Zum Angebot auf der Anbieter-Webseite
- Qualité de l’information:
- Suchportal Standard nicht erfüllt - informations complémentaires
- Groupes cibles:
- Developers Solutions Architects Data Engineers Mitarbeiter, die wenig bis keine Erfahrung mit ML hat und die ML-Pipeline mit Amazon SageMaker kennenlernen möchten.
- Connaissances spécialisées:
- - Grundkenntnisse der Programmiersprache Python - Grundlegendes Verständnis der AWS-Cloud-Infrastruktur (Amazon S3 und Amazon CloudWatch) - Grundlegende Erfahrung mit der Arbeit in einer Jupyter-Notebook-Umgebung
- Connaissances techniques:
- Keine besonderen Anforderungen.
- Classification de l’Agence pour l’emploi:
- C 1430-10-10 System-, Netzwerkadministration - allgemein
Contenus
- Module 0: Introduction
- - Pre-assessment
- Module 1: Introduction to Machine Learning and the ML Pipeline
- - Overview of machine learning, including use cases, types of machine learning, and key concepts
- - Overview of the ML pipeline
- - Introduction to course projects and approach
- Module 2: Introduction to Amazon SageMaker
- - Introduction to Amazon SageMaker
- - Demo: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks
- - Hands-on: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks
- Module 3: Problem Formulation
- - Overview of problem formulation and deciding if ML is the right solution
- - Converting a business problem into an ML problem
- - Demo: Amazon SageMaker Ground Truth
- - Hands-on: Amazon SageMaker Ground Truth
- - Practice problem formulation
- - Formulate problems for projects
- Module 4: Preprocessing
- - Overview of data collection and integration, and techniques for data preprocessing and visualization
- - Practice preprocessing
- - Preprocess project data
- - Class discussion about projects
- Module 5: Model Training
- - Choosing the right algorithm
- - Formatting and splitting your data for training
- - Loss functions and gradient descent for improving your model
- - Demo: Create a training job in Amazon SageMaker
- Module 6: Model Evaluation
- - How to evaluate classification models
- - How to evaluate regression models
- - Practice model training and evaluation
- - Train and evaluate project models
- - Initial project presentations
- Module 7: Feature Engineering and Model Tuning
- - Feature extraction, selection, creation, and transformation
- - Hyperparameter tuning
- - Demo: SageMaker hyperparameter optimization
- - Practice feature engineering and model tuning
- - Apply feature engineering and model tuning to projects
- - Final project presentations
- Module 8: Deployment
- - How to deploy, inference, and monitor your model on Amazon SageMaker
- - Deploying ML at the edge
- - Demo: Creating an Amazon SageMaker endpoint
- - Post-assessment
- - Course wrap-up
Toutes les informations sont sans garantie. Les prestataires sont seuls responsables de la justesse des informations mises à disposition.
Première publication le 20.06.2024, dernière mise à jour le 12.08.2024