Описание
Количество уроков: 139 Видео
Язык: Английский
Вес архива: 3,72 ГБ
Хотите овладеть современными AI-инструментами и научиться создавать полноценные ML‑приложения? В этом курсе вы разберёте полный цикл разработки моделей в AWS SageMaker — от подготовки данных до развертывания и масштабирования в продакшене. Курс поможет вам уверенно работать с облачной инфраструктурой и создавать AI-решения, готовые к использованию в реальных проектах.
Что вы изучите в этом курсе
Материал выстроен поэтапно, чтобы вы не только освоили технические инструменты AWS SageMaker, но и научились применять их для решения практических задач.
1. Основы AWS SageMaker
Вы получите понимание ключевых сервисов AWS, используемых для построения ML‑проектов.
• SageMaker Studio — среда разработки для машинного обучения
• SageMaker Notebooks — управление рабочими окружениями
• Инфраструктура для обучения — типы инстансов, контейнеры, образцы
2. Подготовка и анализ данных
Научитесь работать со своими наборами данных, проводить предварительную обработку и строить пайплайны подготовки.
• Импорт данных из S3
• Очистка данных и фичеринжиниринг
• Автоматизация ETL‑задач с помощью SageMaker Processing
3. Обучение моделей машинного обучения
Курс покажет, как работать как с готовыми алгоритмами SageMaker, так и с кастомными моделями.
• Запуск тренировочных джобов
• Использование встроенных алгоритмов
• Импорт собственных контейнеров и моделей
• Оптимизация гиперпараметров с Hyperparameter Tuning
4. Развертывание и мониторинг моделей
Вы научитесь превращать обученную модель в готовое API, доступное для интеграции с приложениями.
• Создание SageMaker Endpoints
• Автоматическое масштабирование
• Мониторинг качества модели в продакшене
• Обновление модели без остановки сервиса
Практические навыки, которые вы получите
• Создание ML‑пайплайнов полного цикла
• Работа с контейнерами и кастомными моделями
• Развертывание высоконагруженных AI‑сервисов
• Организация инфраструктуры под ML‑проекты на AWS
Кому подойдет этот курс
• Разработчикам, желающим освоить машинное обучение в облаке
• ML‑инженерам, которым нужно автоматизировать и масштабировать пайплайны
• Data‑специалистам, стремящимся к продакшен‑ориентированным навыкам
• Командам, внедряющим AI‑решения в своих продуктах
Итоги курса
К концу обучения вы сможете уверенно разрабатывать, обучать и разворачивать ML‑модели с помощью AWS SageMaker, создавая масштабируемые AI‑приложения для реальных задач.
Алексей П. –
Работаю инженером, нужно было быстро освоить деплой моделей в облаке AWS. Курс помог: подъём собственного контейнера и перенос кастомной модели прошли без сюрпризов, объём в 139 уроков внушительный. Иногда материал затянут на базовых вещах, но в целом для практики полезно.
Марина В. –
У меня уже был опыт в ML, брала курс ради продакшен-части. Создание эндпоинтов и оптимизация гиперпараметров через Hyperparameter Tuning поданы по делу, с нормальными примерами конфигов. Единственное, местами хотелось бы больше деталей по мониторингу уже развёрнутой модели, эту тему курс затрагивает довольно быстро.
Дмитрий К. –
До курса знал Python и немного sklearn, но с AWS был на вы. Здесь спокойно разобрался с SageMaker Studio и тем, как данные гоняются из S3 в тренировочные джобы. Больше всего помогли разделы про встроенные алгоритмы и Processing — наконец понял, как автоматизировать подготовку данных, а не делать всё руками в ноутбуке.