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Wir alle wissen, dass die Suche nach dem richtigen Kurs eine ziemliche Plackerei sein kann. Das Group von KDnuggets hat sich zusammengefunden, um diesen Weblog für Sie zu erstellen, damit Sie die Arbeit nicht selbst erledigen müssen – wir haben das für Sie erledigt!

Die Welt dreht sich schnell, wirklich schnell. Der Einsatz von Technologie im Jahr 2024 hat der Welt gezeigt, wie sie unsere Arbeitsabläufe, die Gesundheitsbranche, den Finanzsektor und vieles mehr verbessern kann. Sie fragen sich wahrscheinlich oder haben darüber nachgedacht, Teil dieser Neighborhood zu werden.

Wenn Sie in die Branche des maschinellen Lernens einsteigen möchten und bereit sind, die nächsten Schritte zu unternehmen, um sich zu qualifizieren, lesen Sie weiter.

Spezialisierung auf maschinelles Lernen

Verknüpfung: Spezialisierung auf maschinelles Lernen
Niveau: Anfänger
Dauer: 2 Monate à 10 Wochenstunden

Ein 3-Kurse-Programm des KI-Visionärs Andrew Ng, ein Programm, das den Kursteilnehmern dabei helfen soll, grundlegende KI-Konzepte zu beherrschen und praktische Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen (ML) zu entwickeln, etwa das Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen.

Sie lernen, wie Sie mit NumPy und Scikit-Be taught ML-Modelle erstellen und überwachte Modelle für Vorhersage- und binäre Klassifizierungsaufgaben erstellen und trainieren. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit TensorFlow ein neuronales Netzwerk erstellen und trainieren, um eine Klassifizierung mehrerer Klassen durchzuführen und Entscheidungsbäume und Baumensemblemethoden zu erstellen und zu verwenden.

Wenden Sie diese Greatest Practices für die ML-Entwicklung an und verwenden Sie unüberwachte Lerntechniken für unüberwachtes Lernen, einschließlich Clustering und Anomalieerkennung. Erstellen Sie anschließend Empfehlungssysteme mit einem kollaborativen Filteransatz und einer inhaltsbasierten Deep-Studying-Methode und bauen Sie ein Deep-Reinforcement-Studying-Modell auf.

IBM Machine Studying Skilled-Zertifikat

Verknüpfung: IBM Machine Studying Skilled-Zertifikat
Niveau: Mittel
Dauer: 3 Monate, 10 Stunden professional Woche

Das sechs Kurse umfassende On-line-Lernprogramm von IBM vermittelt den Kursteilnehmern praktische ML-Kenntnisse wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, neuronale Netzwerke und Deep Studying. Nach Abschluss der sechs Kurse des Programms erhalten Sie ein professionelles Zertifikat von IBM und Coursera.

In diesem Kurs lernen Sie, die aktuellsten praktischen Fähigkeiten und Kenntnisse zu beherrschen, die Experten für maschinelles Lernen in ihrer täglichen Arbeit einsetzen. Sie lernen, wie Sie verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen vergleichen und gegenüberstellen, indem Sie Empfehlungssysteme in Python erstellen, und entwickeln praktische Kenntnisse in KNN, PCA und kollaborativer Filterung mit nicht-negativen Matrizen. Sie werden auch Kursbewertungen vorhersagen, indem Sie ein neuronales Netzwerk trainieren und Regressions- und Klassifizierungsmodelle konstruieren.

Google Skilled Machine Studying Engineer-Zertifizierung

Verknüpfung: Google Skilled Machine Studying Engineer-Zertifizierung
Niveau: Anfänger
Dauer: 2 Stunden (ungefähr)

Entwerfen, Erstellen und Produzieren von Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Google Cloud. In diesem Kurs verarbeiten Sie große, komplexe Datensätze und erstellen wiederholbaren, wiederverwendbaren Code. Sie berücksichtigen außerdem verantwortungsvolle KI und Equity während des gesamten ML-Modellentwicklungsprozesses und arbeiten eng mit anderen Stellen zusammen, um den langfristigen Erfolg ML-basierter Anwendungen sicherzustellen.

Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine zweistündige Prüfung ablegen und bestehen, die aus 50–60 A number of-Selection-Fragen zu Themen wie der Formulierung von ML-Problemen, der Architektur von ML-Lösungen und der Entwicklung von ML-Modellen besteht.

Spezialisierung auf maschinelles Lernen

Verknüpfung: Spezialisierung auf maschinelles Lernen
Niveau: Mittel
Dauer: 2 Monate à 10 Wochenstunden

Ein Spezialisierungskurs zum maschinellen Lernen, angeboten von der College of Washington, ein On-line-Lernprogramm mit vier Kursen, das die wichtigsten Bereiche des maschinellen Lernens abdeckt, darunter Vorhersage, Klassifizierung, Clustering und Informationsabruf. Im Laufe des Kurses analysieren Sie auch große und komplexe Datensätze, erstellen Systeme, die sich im Laufe der Zeit anpassen und verbessern, und entwickeln intelligente Anwendungen, die Vorhersagen aus Daten treffen können.

Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie ein teilbares Zertifikat, das Sie in Ihrem Lebenslauf verwenden können, um potenziellen Arbeitgebern Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten zu signalisieren.

Durchgängiges maschinelles Lernen

Verknüpfung: Durchgängiges maschinelles Lernen
Niveau: Mittel
Dauer: 4 Stunden

Wenn Sie wissen möchten, wie der Modellprozess des maschinellen Lernens von Anfang bis Ende funktioniert, sehen Sie sich diesen Kurs von DataCamps an.

In diesem umfassenden Kurs erfahren Sie, wie Sie Finish-to-Finish-Modelle entwerfen, trainieren und bereitstellen. Anhand spannender Beispiele aus der Praxis und praktischer Übungen lernen Sie, komplexe Datenprobleme anzugehen und leistungsstarke ML-Modelle zu erstellen. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über die erforderlichen Fähigkeiten zum Erstellen, Überwachen und Warten leistungsstarker Modelle, die umsetzbare Erkenntnisse liefern.

Einpacken

Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten zu einem Bruchteil der Studiengebühren mit diesen erstklassigen Kursen zum maschinellen Lernen. Bildung und Aufstieg müssen nicht teuer sein – Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie den richtigen Kurs für sich belegen!

Nisha Arya ist Datenwissenschaftlerin, freiberufliche technische Redakteurin und Redakteurin und Neighborhood-Managerin für KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Karriereberatung oder Tutorials für die Datenwissenschaft sowie theoriebasiertes Wissen rund um die Datenwissenschaft bereitzustellen. Nisha deckt ein breites Themenspektrum ab und möchte die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, wie künstliche Intelligenz die Langlebigkeit des menschlichen Lebens verbessern kann. Als eifrige Lernerin möchte Nisha ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern und gleichzeitig anderen helfen, Anleitung zu geben.

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Seit der Einführung von ChatGPT im November 2022 sind Fachterminologien wie „Massive Language Mannequin“ (LLM) und „Generative AI“ (GenAI) im Mainstream angekommen.

Der AWS-Benutzer hatte bereits mehrere Jahre zuvor GenAI-Technologien integriert. Die Aufregung, die ChatGPT verursachte, veranlasste Amazon jedoch dazu, nur wenige Monate später einige neue GenAI-Dienste einzuführen.

Beispielsweise hat Amazon im ersten Halbjahr 2023 mehrere generative KI-Dienste in AWS eingeführt. Konkret Amazon Bedrock und Amazon CodeWhisperer.

Hier ist eine Übersicht über einige alte und neue GenAI-Instruments in AWS.

Da AWS über so viele GenAI-Instruments verfügt, ist eine gewisse Schulung erforderlich, um ihre Funktionsweise vollständig zu verstehen. Dies gilt insbesondere für AmazonBedrock und Amazon CodeWhisperer, die neuesten Instruments von AWS.

Um Ihnen den Einstieg in die Nutzung dieser Instruments zu erleichtern, habe ich mehrere On-line-Kurse ausgewählt.

1. Einführung in generative KI mit AWS

Plattform und Hyperlink zum Kurs: Udacity

Ebene: Anfänger

Dauer der Fertigstellung: 4 Wochen

Preis: 249 $ für ein Monatsabonnement (vorausgesetzt, Sie können den Kurs in 4 Wochen abschließen)

Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie die Entwicklung der KI und die Grundlagen von KI, ML und LLM kennen. Anschließend werden die realen Anwendungen von GenAI gezeigt und am Ende erstellen Sie mit SageMaker ein Fachexpertenmodell. Sie erwerben unter anderem folgende Fähigkeiten:

• GenAI-Flüssigkeit
• Grundlegendes überwachtes ML
• Schnelles Engineering
• Faltungsneuronale Netze

Einzige Voraussetzung sind Python-Grundkenntnisse.

2. Generative KI mit großen Sprachmodellen

Plattform und Hyperlink zum Kurs: Kursra

Ebene: Dazwischenliegend

Dauer der Fertigstellung: 16 Stunden, 3 Wochen à 5 Stunden/Woche

Preis: 49 $

Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie zunächst die Anwendungsfälle von GenAI, den Projektlebenszyklus und das Vortraining von Modellen kennen. In der zweiten Woche lernen Sie, wie Sie LLMs optimieren und bewerten. In der letzten Woche dreht sich alles um bestärkendes Lernen und LLM-gestützte Anwendungen.

Für diesen Kurs benötigen Sie Python- und ML-Grundkenntnisse, z. B. Überwachtes und unüberwachtes LernenVerlustfunktionen und Aufteilung der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze.

3. Entwicklung generativer KI-Anwendungen auf AWS

Plattform und Hyperlink zum Kurs: Digitales AWS-Klassenzimmer

Ebene: Experte

Dauer der Fertigstellung: 2 Tage

Preis: 449 $/Jahr (Zugang zum Kurs mit Jahresabonnement)

Beschreibung: Dieser Kurs gibt Ihnen einen Überblick über GenAI. Sie lernen, wie Sie GenAI-Projekte planen, Eingabeaufforderungen erstellen und KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock und LangChain erstellen.

Es wird empfohlen, dass Sie den Technische Grundlagen zu AWS Kurs vor diesem und Kenntnisse in Python auf mittlerem Niveau.

4. Amazon Bedrock & AWS Generative AI – Anfänger bis Fortgeschrittene

Plattform und Hyperlink zum Kurs: Udemy

Ebene: Anfänger bis Fortgeschrittene

Dauer der Fertigstellung: Ich habe keine Informationen zur Dauer gefunden, aber die Vorlesungen dauern insgesamt 11 Stunden.

Preis: 17,99 $ zum Zeitpunkt des Schreibens; 54,99 $ ist der volle Preis

Beschreibung: Für diejenigen, die den obigen Kurs vielleicht schwierig finden, ist dieser eine gute Possibility, um vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau etwas über GenAI zu lernen. Der Kurs beginnt mit einem Überblick über die Grundlagen von KI, ML und neuronalen Netzwerken sowie den Konzepten von GenAI und Basis Fashions (FM). Danach tauchen Sie tief in Amazon Bedrock ein. Darauf folgen sechs Anwendungsfälle, in denen Sie praktische Erfahrungen mit AWS in der Medien- und Unterhaltungsbranche, Textzusammenfassung, dem Erstellen eines Chatbots, HR Q&A, einer serverlosen E-Studying-App und einem Retail Financial institution Agent sammeln.

In den folgenden Abschnitten werden die Phasen eines GenAI-Projekts beschrieben. Darauf folgt ein weiteres Beispiel, in dem Sie lernen, wie Sie mit CodeWhisperer Code generieren. Es gibt mehrere Abschnitte, in denen Sie die Grundlagen von Python, AWS Lambda und AWS API Gateway erlernen, falls Sie das benötigen.

Für diesen Kurs sind keine Vorkenntnisse nötig.

5. Absolvieren Sie den AWS Bedrock Generative AI-Kurs + Projekte

Plattform und Hyperlink zum Kurs: Udemy

Ebene: Dazwischenliegend

Preis: 17,99 $ zum Zeitpunkt des Schreibens; 94,99 $ ist der volle Preis

Dauer der Fertigstellung: Ich habe keine Informationen dazu gefunden, aber die Vorlesungen dauern insgesamt 3,5 Stunden.

Beschreibung: Dieser Kurs konzentriert sich noch mehr darauf, Ihnen die Arbeit mit Amazon Bedrock beizubringen. Nachdem Sie die Grundlagen von AWS Bedrock gelernt haben, werden Sie es in mehreren Projekten verwenden. Diese Projekte umfassen die Codegenerierung, das Zusammenfassen von Besprechungsnotizen, die Verwendung von Diffusionsmodellen zur Bilderzeugung und die Bewertung der LLM-Leistung.

Der Kurs setzt grundlegende Python-Kenntnisse voraus.

6. Amazon Bedrock Masterclass: Der ultimative Leitfaden zur generativen KI

Plattform und Hyperlink zum Kurs: Udemy

Ebene: Dazwischenliegend

Preis: 17,99 $ zum Zeitpunkt des Schreibens; 79,99 $ ist der volle Preis

Dauer der Fertigstellung: Es gibt dazu keine Informationen, aber die Vorlesungen dauern insgesamt 4 Stunden.

Beschreibung: Dies ist ein weiterer Kurs, der sich auf die Arbeit mit Bedrock konzentriert. Sie erkunden die Funktionen von Bedrock, einschließlich der Arbeit mit Claude 3 Sonnet. Der Kurs bringt Ihnen bei, wie Sie mit der Bedrock-API (mit Mistral) arbeiten und wie Sie GenerativeAI-Anwendungen mit Bedrock erstellen.

Um den größtmöglichen Nutzen aus diesem Kurs zu ziehen, sollten Sie die Grundlagen von Python beherrschen und über ein grundlegendes Verständnis von KI- und ML-Konzepten verfügen.

7. Erste Schritte mit Amazon CodeWhisperer

Plattform und Hyperlink zum Kurs: Cloud-Akademie

Ebene: Anfänger

Preis: Kostenlos (7-tägige Testversion) oder 39 $/Monat

Dauer der Fertigstellung: 2,5 Stunden

Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie CodeWhisperer kennen. Sie erfahren, wie Sie die IDE-Entwicklung mit Amazon Q Developer verbessern und CodeWhisperer für Sicherheitsscans, IaC-Assist, Anpassung und Befehlszeilenintegration verwenden. Anschließend wechseln Sie zum praktischen Teil des Kurses, in dem Sie Ihr Wissen bei der Arbeit mit AWS CodeWhisperer, Cloud9 und Lambda anwenden.

Es wird empfohlen, dass Sie mit AWS Cloud9, AWS Lambda, Python und JavaScript vertraut sind.

8. Amazon SageMaker Studio für Datenwissenschaftler

Plattform und Hyperlink zum Kurs: Amazonas

Ebene: Fortschrittlich

Preis: 2.025 $

Dauer der Fertigstellung: 3 Tage

Beschreibung: Dieser Kurs wird von AWS-Experten durchgeführt. In drei Tagen zeigen sie Ihnen, wie Sie Amazon SageMaker einrichten und navigieren, es für die Datenverarbeitung, Modellentwicklung, Bereitstellung und Inferenz sowie die Überwachung und Verwaltung der Ressourcen und Updates von SageMaker verwenden.

Voraussetzungen sind mindestens ein Jahr Erfahrung in den Grundlagen von ML und Deep Studying, d. h. ML-Frameworks, Python, Erstellen von Modellen, Trainieren, Optimieren und Bereitstellen. Es wird allen Studierenden empfohlen, den Technische Grundlagen zu AWS Kurs. Non-obligatory können weniger erfahrene Personen Die Machine Studying Pipeline auf AWS Und Deep Studying auf AWS Kurse.

Abschluss

Diese acht Kurse vermitteln Ihnen umfassende Kenntnisse über generative KI und deren Verwendung in AWS. Mit Ausnahme der beiden von Amazon, die ich aufgenommen habe, sind sie alle relativ erschwinglich. Sie sind teuer, aber es lohnt sich.

Viele dieser Kurse konzentrieren sich auf die beiden neuesten GenAI-Instruments in AWS: Bedrock und CodeWhisperer. Das sollten Sie auch tun, wenn Sie die neueste Technologie zu Ihrem Vorteil nutzen möchten.

Nate Rosidi ist Datenwissenschaftler und arbeitet in der Produktstrategie. Er ist außerdem außerordentlicher Professor für Analytik und Gründer von StrataScratch, einer Plattform, die Datenwissenschaftlern mit echten Interviewfragen von High-Unternehmen bei der Vorbereitung auf ihre Vorstellungsgespräche hilft. Nate schreibt über die neuesten Traits auf dem Arbeitsmarkt, gibt Interviewtipps, teilt Datenwissenschaftsprojekte und deckt alles ab, was mit SQL zu tun hat.