Open2
冬休みでAWS Academy Machine Learning Foundationsやってみた。
Rakiaブログの下書きと日にち毎での進捗報告。
始めた動機：
大学でIoTを専攻しており、データやクラウドについて学べきだと実習での開発を通して実感。
今年データサイエンス/AIコースの専攻を追加し、機械学習や生成AIについて学習。
講師に相談したら、大学でAWSについて学べるコースがあると知り、
機械学習の復習含め、開始。
事前推奨学習：AWS Academy Cloud Foundationsの修了（2週間程度）
目標：
AWS Machine Learning Foundations認定の取得（Associate）
トータルの学習時間：
20〜30時間（2週間程度）
概要・コースの紹介：
Rakiaコースでの説明
モジュールについて
はじめに：受講する上でのコースや演習についての説明
モジュール1：コースの紹介
モジュール2：機械学習について
モジュール3：Amazon SageMaker を使用した機械学習パイプラインの実装
モジュール4：予測の導入
モジュール5：コンピュータビジョンの導入
モジュール6：自然言語処理の導入
モジュール7：コースのまとめ
モジュール3~6でラボ演習を行う。
ラボについて、AWSマネジメントコンソールを立ち上げ。Amazon SageMakerを使用してjupeter Notebookを構築など、演習を体験する。
手順は、モジュー前のはじめにの「ラボ演習をする」の手順に沿って行ってください。