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
