Khóa học này giúp bạn chuẩn bị sẵn sàng cho kỳ thi AWS Certified Machine Learning-Specialty, kỳ thi này sẽ xác nhận khả năng thiết kế, thực hiện, triển khai và duy trì các giải pháp máy học (ML) của bạn. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về công tác chuẩn bị hậu cần của kỳ thi và cơ cấu bài thi, đồng thời khám phá các chủ đề kỹ thuật của kỳ thi. Bạn sẽ xem lại các dịch vụ AWS cốt lõi và các khái niệm chủ chốt trong các chủ đề thi:1.    Kỹ thuật dữ liệu2.    Phân tích dữ liệu thăm dò3.    Lập mô hình4.    Thực thi và vận hành Machine Learning Bạn cũng sẽ tìm hiểu các chiến lược làm bài thi quan trọng và hiện thực các chiến lược đó khi làm nhiều câu hỏi nghiên cứu. Sau khi các kỹ năng đã được trau dồi, bạn sẽ có cơ hội thực hiện một bài kiểm tra giúp đánh giá điểm mạnh và điểm yếu của mình, nhờ đó bạn sẽ biết cần phải tập trung ôn luyện điều gì cho kỳ thi. Lưu ý: Khóa học này có bản chuyển lời thoại/phụ đề đã được bản địa hóa. Nội dung tường thuật bằng tiếng Anh. Để hiển thị phụ đề, hãy nhấp vào nút CC ở góc dưới cùng bên phải của trình phát. Mục tiêu của khóa họcKhi kết thúc khóa học này, bạn sẽ có thể:Xác định điểm mạnh và điểm yếu của bạn trong từng lĩnh vực kiểm tra để biết cần tập trung vào đâu khi học thiMô tả các chủ đề và khái niệm kỹ thuật tạo nên mỗi lĩnh vực thiTóm lược về công tác chuẩn bị hậu cần và cơ cấu bài thi cũng như các câu hỏiSử dụng các chiến lược hiệu quả để học và làm bài thi  Đối tượng học viênKhóa học này dành cho:Những người thao tác ML, có ít nhất một năm kinh nghiệm thực tế, và những người chuẩn bị tham gia kỳ thi AWS Certified Machine Learning – Specialty Điều kiện tiên quyếtNhững người tham gia khóa học này cần có:Khả năng thể hiện thành thạo hiểu biết về các thuật toán ML cơ bản và thực hiện tối ưu hóa siêu tham số cơ bảnHiểu biết về quy trình ML và các thành phần của quy trình nàyKinh nghiệm với ML và khung deep learningHiểu biết và kinh nghiệm về đào tạo mô hình, thực thi và các thực hành vận hành tốt nhất Đăng kýHọc phần 0: Giới thiệu khóa họcHọc phần 1: Tổng quan về kỳ thi và các chiến lược làm bài thiTổng quan về kỳ thi, công tác chuẩn bị hậu cần cho kỳ thi, cách tính điểm và giao diện người dùngCơ cấu và thiết kế câu hỏiChiến lược làm bài thiHọc phần 2: Lĩnh vực 1 - Kỹ thuật dữ liệuLĩnh vực 1.1: Kho dữ liệu cho MLLĩnh vực 1.2: Xác định và triển khai giải pháp thu nạp dữ liệuLĩnh vực 1.3: Xác định và triển khai giải pháp chuyển đổi dữ liệuĐi qua các câu hỏi nghiên cứuBài kiểm tra về Lĩnh vực 1Học phần 3: Lĩnh vực 2 - Phân tích dữ liệu thăm dòLĩnh vực 2.1: Thanh lọc và chuẩn bị dữ liệu để lập mô hình Lĩnh vực 2.2: Thực hiện kỹ thuật chuyển tập dữ liệu thô thành tập đặc tínhLĩnh vực 2.3: Phân tích và trực quan hóa dữ liệu cho MLĐi qua các câu hỏi nghiên cứuBài kiểm tra về Lĩnh vực 2Học phần 4: Lĩnh vực 3 - Lập mô hìnhLĩnh vực 3.1: Lập khung các bài toán kinh doanh như các bài toán MLLĩnh vực 3.2: Lựa chọn (các) mô hình phù hợp cho bài toán ML đưa raLĩnh vực 3.3: Đào tạo các mô hình MLLĩnh vực 3.4 Thực hiện tối ưu hóa siêu tham sốLĩnh vực 3.5 Đánh giá các mô hình MLĐi qua các câu hỏi nghiên cứuBài kiểm tra về Lĩnh vực 3Học phần 5: Lĩnh vực 4 - Thực thi và vận hành MLLĩnh vực 4.1: Xây dựng các giải pháp ML để đem lại hiệu suất, tính sẵn dùng, khả năng mở rộng, khả năng phục hồi và khả năng chịu lỗiLĩnh vực 4.2: Đề xuất và thực hiện các dịch vụ và đặc tính ML thích hợp cho một bài toán nhất địnhLĩnh vực 4.3: Áp dụng các phương pháp bảo mật AWS cơ bản cho các giải pháp MLLĩnh vực 4.4: Triển khai và vận hành các giải pháp MLĐi qua các câu hỏi nghiên cứuBài kiểm tra về Lĩnh vực 4Học phần 6: Câu hỏi nghiên cứu thêmCơ hội làm thêm các câu hỏi nghiên cứuHọc phần 7: Tài liệu nghiên cứu đề xuấtLiên kết tới Blog AWS, tư liệu văn bản, các câu hỏi thường gặp và các tài liệu nghiên cứu đề xuất cho kỳ thiHọc phần 8: Tổng kết khóa họcCách đăng ký thiTóm tắt khóa họcPhản hồi về khóa học