Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty (Traditional Chinese)

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：

1. 資料工程
2. 探索性資料分析
3. 建模
4. 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