課程說明本課程協助您準備參加 AWS Certified Machine Learning – Specialty 考試，該考試證明您有能力設計、實作、部署和維護機器學習 (ML) 解決方案。在本課程中，您將瞭解考試的流程和考題的機制，以及探索考試的技術領域。您將複習考試領域內核心的 AWS 服務和關鍵概念：資料工程探索性資料分析建模機器學習實作與操作您還將瞭解關鍵的考試策略，將其付諸實行，解答多個學習問題。等到您的技能純熟後，便有機會進行測驗以協助評估您的強項和弱點，以便在考前的學習中加強這部分的練習。等級：中級形式：數位持續時間：4 小時格式 - 多媒體簡報- 逐步解說學習問題- 其他測驗和學習問題課程目標完成本課程後，您將能夠：找出您在每個考試領域中的強項和弱點，以便瞭解準備考試時要專注於哪些部分描述每個考試領域包含的技術主題和概念總結考試及考題的流程和機制運用有效的策略來學習和參加考試 目標對象本課程適用於：具備至少一年實務經驗，並準備參加 AWS Certified Machine Learning – Specialty 考試的機器學習從業人員先決條件我們建議參加本課程的人員具備：表達對基本 ML 演算法的直觀和執行基本超參數最佳化的熟練度瞭解 ML 管道及其元件擁有 ML 和深度學習架構的經驗對模型訓練、部署和操作最佳實務的瞭解和經驗註冊www.aws.training課程大綱單元 0：課程簡介單元 1：考試概觀和應考策略考試概觀、流程、評分和使用者界面問題機制和設計應考策略單元 2：領域 1 - 資料工程領域 1.1：ML 的資料儲存庫領域 1.2：識別和實作資料擷取解決方案領域 1.3：識別和實作資料轉換解決方案學習問題的逐步解說領域 1 測驗單元 3：領域 2 - 探索性資料分析領域 2.1：清理和準備建模的資料 領域 2.2：執行特徵工程設計領域 2.3：分析並視覺化 ML 的資料學習問題的逐步解說領域 2 測驗單元 4：領域 3 - 建模領域 3.1：將商業問題表達為 ML 問題領域 3.2：為給定的 ML 問題選擇適當的模型領域 3.3：訓練 ML 模型領域 3.4 執行超參數最佳化領域 3.5 評估 ML 模型學習問題的逐步解說領域 3 測驗單元 5：領域 4 - ML 的實作和操作領域 4.1：針對效能、可用性、可擴展性、彈性和容錯能力建立機器學習解決方案領域 4.2：針對特定問題建議和實作適當的機器學習服務和功能領域 4.3：將基本 AWS 安全實務套用至 ML 解決方案領域 4.4：部署和運行 ML 解決方案學習問題的逐步解說領域 4 測驗單元 6：更多學習問題有機會練習更多學習問題單元 7：建議的學習教材AWS 部落格、文件、常見問題和其他考試建議的學習教材連結單元 8：課程總結如何註冊考試課程總結課程意見回饋