AWS Flash - Machine Learning Associate: A Comprehensive Introduction (Simplified Chinese) (中文讲师定制版)

本课程针对需要参加 AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) 认证考试的技术人员。通过学习本课程，以了解认证考试的流程和注意事项。帮助学员加强对认证考试范围内知识点的理解和掌握。同时，通过对样题的分析和解释，以可以更好地了解和熟悉认证考试的难度因素和考试题目形式。

• 级别：中级
• 授课方式：数字化课程、视频和试题分析
• 持续时间：4.75 小时

课程目标

在本课程中，您将学习：

• 认证考试的介绍和考试注意事项
• 了解 AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate （MLA-C01） 考试所测试的知识
• ML 简介
• ML 的数据准备
• ML 模型开发
• ML 工作流的开发和编排
• ML 解决方案监控、维护和安全
• 评估您在考试主题方面的知识差距并确认考试准备情况

目标受众

本课程面向以下人群：

• 具有至少 1 年使用 Amazon SageMaker 和其他 AWS 服务进行 ML 工程的经验
• 具有至少 1 年的相关角色经验，例如后端软件开发人员、DevOps 开发人员、数据工程师或数据科学家
• 正在准备 AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate （MLA-C01） 考试

先决条件

我们建议在参加本课程之前先学习以下课程（或类似课程）：

• 了解 SageMaker 用于模型构建和部署的功能和算法
• 了解用于准备建模数据的 AWS 数据存储和处理服务
• 熟悉在 AWS 上部署应用程序和基础设施
• 了解用于记录和排除 ML 系统故障的监控工具
• 了解用于 CI/CD 管道自动化和编排的 AWS 服务
• 了解AWS在 IAM、加密和数据保护方面的安全最佳实践

课程大纲

模块1：AWS 机器学习工程师助理级认证简介

第1节：AWS认证简介

• AWS认证的分类

第2节：认证考试简介

• 考试形式
• 考试时长
• 考试通过分数
• 考试注意事项

模块2：机器学习简介

第1节：重要知识点回顾

• ML概述
• ML生命周期

第 2 节：样题讲解

模块 3：机器学习的数据准备

第1节：重要知识点回顾

• 简介
• 摄取和存储数据
• 转换数据并执行特征工程
• 确保数据完整性并准备用于建模的数据

第 2 节：样题讲解

• 演练问题
• 奖励问题
• 其他资源
• 知识卡

模块 4：机器学习模型开发

第1节：重要知识点回顾

• 简介
• 选择一种建模方法
• 训练和优化模型
• 分析模型性能

第 2 节：样题讲解

• 演练问题
• 奖励问题
• 其他资源
• 知识卡

模块 5：机器学习工作流的部署和编排

第1节：重要知识点回顾

• 简介
• 根据现有架构和要求选择部署基础架构
• 根据现有架构和需求创建基础架构并编写脚本
• 使用自动化编排工具设置CI/CD管道

第 2 节：样题讲解

• 演练问题
• 奖励问题
• 其他资源
• 知识卡

模块 6：机器学习解决方案监控、维护和安全

第1节：重要知识点回顾

• 解释保护 AI 系统的方法
• 了解 AI 系统的治理和合规性法规
• 简介
• 监控模型干扰
• 监控和优化基础设施成本
• 保护 AWS 资源

第 2 节：样题讲解

• 演练问题
• 奖励问题
• 其他资源
• 知识卡

模块 7：课程总结