Amazon machine learning university

Aprender ai

El aprendizaje automático (AM) es un fascinante campo de investigación y práctica de la Inteligencia Artificial (IA) en el que se investiga cómo los agentes informáticos pueden mejorar su percepción, cognición y acción con la experiencia. El aprendizaje automático consiste en que las máquinas mejoren a partir de los datos, el conocimiento, la experiencia y la interacción.

El aprendizaje automático utiliza una serie de técnicas para manejar de forma inteligente grandes y complejas cantidades de información sobre la base de fundamentos de muchas disciplinas, como la estadística, la representación del conocimiento, la planificación y el control, las bases de datos, la inferencia causal, los sistemas informáticos, la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural.

Los agentes de IA cuyo núcleo es el Aprendizaje Automático tienen como objetivo interactuar con los humanos de diversas maneras, entre ellas proporcionando estimaciones sobre fenómenos, haciendo recomendaciones para la toma de decisiones y recibiendo instrucciones y correcciones.

En nuestro Departamento de Aprendizaje Automático, estudiamos e investigamos los fundamentos teóricos del campo del Aprendizaje Automático, así como sobre las contribuciones a la inteligencia general del campo de la Inteligencia Artificial. Además de su formación teórica, todos nuestros estudiantes, asesorados por profesores, adquieren experiencia práctica con complejos conjuntos de datos reales.

Learn aws

Alexa scientists and developers have a significant impact on customers’ lives and lead the industry in its reorientation toward conversational AI. Alexa scientists and engineers also invent new tools and application programming interfaces (APIs) to accelerate the development of voice assistants by empowering developers through the Alexa Skills Kit and Alexa Voice Assistant. For example, developers can now create new voice experiences just by providing a few example phrases.

Our research is primarily customer-centric Our discoveries in speech recognition, natural language understanding, deep learning and other machine learning disciplines can drive new ideas and applications that have a direct impact on people’s lives. In addition, we strongly believe that our team should fully engage with the academic community and participate in the scientific discourse. There are many opportunities to conduct presentations at internal machine learning conferences, which can become the springboard for publishing at academic and industry-leading conferences. We also collaborate with universities through the Alexa Award.

Curso de arquitectura de Aws

Este conjunto de cursos bajo demanda le ayudará a aumentar sus habilidades técnicas y aprender a aplicar el aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo (DL) para desbloquear nuevos conocimientos y valor en su función. Los planes de aprendizaje también pueden ayudarle a prepararse para el examen de certificación AWS Certified Machine Learning – Specialty.

Si desea profundizar en la amplia gama de materiales de aprendizaje disponibles sobre aprendizaje automático, incluidos cursos digitales, blogs, documentos técnicos y mucho más, le recomendamos nuestra Guía de aceleración. Los expertos de AWS han elaborado esta guía descargable para ayudarle a navegar por el amplio conjunto de recursos y contenidos que le ayudarán a desarrollar sus habilidades en el aprendizaje automático, todo en un mismo lugar. Tanto si prefiere leer artículos, ver archivos PDF o realizar cursos digitales, puede utilizar esta guía a su propio ritmo. Le ayudará a comprender todas sus opciones de aprendizaje y a determinar cuáles son las mejores para usted en función de sus conocimientos y nivel de habilidad.

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Aws learning path

Amazon Web Services (AWS) SageMaker is a cloud machine learning service that enables developers to quickly build, train and deploy machine learning models at any scale.

This instructor-led, live (online or on-site) training is aimed at data scientists and developers who want to build and train machine learning models for deployment in production-ready hosting environments.

It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered a lot of topics over time and the trainer was always receptive to talking more in detail or, more generally, about the topics and how they related. I feel that the training has given me the tools to keep learning rather than it being a single session where the learning stops once you are done, which is very important given the scale and complexity of the subject matter.

It’s great that all the material, including the exercises, is on the same page and then updated on the fly. The solution is revealed at the end. cool! Also, I appreciate that Krzysztof went the extra mile to understand our problems and suggested possible techniques.