Aws machine learning university

Ingeniero de aprendizaje automático de Aws

«Estamos entrenando un modelo de aprendizaje automático que reconocerá el signo y lo traducirá al español y viceversa», explicó Gissella Bejarano, doctora en Ciencias de la Computación e investigadora postdoctoral en la Universidad de Baylor. «El uso de la nube permite a nuestro equipo acelerar su progreso, lo que permitirá escalar el proyecto e incorporar más y más vocabulario cuando lancemos nuestra aplicación».

A principios de este año, AWS recibió el título de Investigador Emérito, una designación honorífica que reconoce nuestro compromiso continuo con las iniciativas de investigación, del Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq) de Brasil. El CNPq se dedica a promover la investigación científica y tecnológica y a desarrollar el talento investigador en Brasil. AWS ha trabajado con el CNPq para realizar una convocatoria de propuestas de investigación, ofreciendo 400.000 dólares en crédito promocional de AWS a través del programa AWS Cloud Credit for Research. Este crédito proporciona acceso gratuito a la nube de AWS y actualmente apoya 33 proyectos de 23 universidades diferentes, que abarcan temas como la informática, la investigación medioambiental y los estudios biológicos.

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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’re done, which is very important given the scale and complexity of the subject matter.

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Certificación de aprendizaje automático de Aws

Para comenzar con MLU, todos los usuarios deben crear una cuenta de AWS. También se recomienda que los alumnos tengan conocimientos básicos y estén familiarizados con Python para aprovechar al máximo este contenido. Si no está familiarizado con Python, consulte algunos de nuestros otros recursos de aprendizaje para obtener tutoriales introductorios.

Los alumnos tienen acceso a los cuadernos de GitHub y a las diapositivas que acompañan a las clases en vídeo, lo que les permite guiarse por las lecciones y las actividades prácticas. Ve a tu propio ritmo y elige las lecciones y los temas que te resulten más relevantes.

Este curso está diseñado para ayudarle a iniciarse en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y aprender a utilizar el PLN en diversos casos de uso. Cubrirá temas como el procesamiento de textos, los modelos basados en regresión y en árboles, el ajuste de hiperparámetros, las redes neuronales recurrentes, el mecanismo de atención y los transformadores.

Aprenda a iniciarse en el uso de datos tabulares (datos similares a los de una hoja de cálculo) y las técnicas de aprendizaje automático ampliamente utilizadas para manipular datos tabulares. Este curso cubrirá temas como la ingeniería de características, modelos basados en árboles y conjuntos, modelos de regresión, redes neuronales y AutoML.

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En este programa, los estudiantes mejorarán sus habilidades mediante la creación e implementación de sofisticadas soluciones de aprendizaje automático utilizando herramientas y marcos populares de código abierto, y obtendrán experiencia práctica en la ejecución de complejas tareas de aprendizaje automático utilizando laboratorios de AWS incorporados accesibles dentro del aula de Bootcamp AI.

El aprendizaje automático es una operación empresarial crítica para muchas organizaciones. Aprenda a configurar canalizaciones de aprendizaje automático en AWS, a identificar casos de uso para el aprendizaje automático y a utilizar el SDK de AWS ML para diseñar, crear y administrar canalizaciones de aprendizaje automático en AWS.Prácticas de ingeniería de software.Programación.Cargar un paquete en PyPI.Proyecto del cursoConstruir un paquete de Python

Aprender a implementar modelos de aprendizaje automático en un entorno de producción mediante Amazon SageMaker.Introducción a la implementación.Implementar un modelo.Alojamiento web.Monitorización de modelosActualizar un modelo.Proyecto del cursoImplementar un modelo de análisis de sentimientos

Aplique técnicas de aprendizaje automático para resolver tareas del mundo real; explore datos e implemente modelos incorporados y personalizados de Amazon SageMaker.Segmentación de la población con SageMaker.Detección del fraude con tarjetas de crédito.Despliegue de modelos personalizados.Previsión de series temporales.Proyecto del cursoImplemente un modelo de análisis de sentimientos