上手深度学习没那么难?亚马逊云科技实战训练营下周开营

机器之心

十多年来,得益于 GPU 等硬件性能的提升,大规模、高度复杂的深度学习应用成为了可能。但对于普通开发者来说,上手深度学习并不总是一件容易的事。

开发者或许会烦恼于构建、训练模型,部署模型和超参调优等繁琐步骤,或许还会受到算力条件的限制,诸多因素都会让深度学习的实战阻碍重重。

在这样的背景下,Amazon SageMaker 应运而生,为万千开发者们带来了便捷。Amazon SageMaker 是一套强大的完全托管服务,覆盖深度学习全流程的工作体验,可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署 AI 模型,大幅度消除过程中的繁重工作,让开发高质量模型变得更加轻松。

为了帮助开发者快速提升实战能力,机器之心联合亚马逊云科技开设了《深度学习实战训练营》线上实战营。实战营为期 3 周,共 6 次课程,还有 6 次课后作业,实战营期间讲师将在答疑群中随时解决同学的疑问,全程免费,欢迎希望上手实操深度学习的同学加入学习。

课程计划

每期课程均有课后作业和群内答疑环节,旨在巩固学习成果和促进社区学员交流。

最先完成全部作业的 20 位同学,将获得亚马逊云科技提供的新年大礼包

第一课预告

课程主题:轻松构建,训练和部署机器学习模型课程

课程时间:11 月 22 日 19:00-20:00

讲师介绍:魏诗洋,资深解决方案架构师,10 年 + 数据分析经验,应用统计研究背景。

课程简介:利用公开的打了标签的市场数据,通过 2 分类的监督学习方法,预测客户购买银行某款金融产品的意愿。该实验通过亚马逊 SageMaker Jupyter Lab 完成端到端的模型构建,训练和部署。实验分为实验准备、理解数据、构建模型、训练模型、部署模型评价模型、超参调优等七个环节。

课后作业:第一期作业帮助大家熟悉和掌握如何通过 Sagemaker Jupyter Lab 完成端到端机器学习模型构建,训练和部署。

课后答疑:请参与实战营的同学务必扫码加入课后答疑群,亚马逊云科技账号注册、学习疑问、作业提交等详情均在答疑群中为大家说明。

如群已超出人数限制,请添加亚马逊云助手(super-assistant),备注「实战营」即可入群。

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