No-code Machine Learning and Generative AI on AWS (Simplified Chinese)

借助 Amazon SageMaker Canvas，数据和业务分析师可以准备数据、训练和部署机器学习 (ML) 模型，而无需任何 ML 经验或编写任何代码。您将学习如何为表格式和时间序列数据构建 ML 模型，而无需深入了解 ML。您还将学习如何使用、微调和评估亚马逊和其他模型提供商的基础模型的输出，以便支持生成式人工智能使用案例，例如文本生成、文本摘要和使用检索增强生成 (RAG) 进行聊天。借助由解说视频、分步说明和转录文本组成的指导教程，您还可以在自己的 Amazon Web Services (AWS) 账户中尝试使用 Canvas 服务。

除了使用您自己的账户，您还可以订阅 AWS Skill Builder 来解锁我们的所有动手实践互动内容，包括无限制访问超过 125 个 AWS 构建者实验。这些引导式动手实验可以帮助您在 AWS 沙盒环境中进行构建，从而培养适用于常见云场景的实用技能，而不会产生不必要的费用。

您可以在 Subscriptions（订阅）页面上了解详情并进行订阅。订阅后，注册课程即可体验 AWS 构建者实验。完成本课程后，您将能够构建和训练高度准确的模型，并使用批量推理生成预测。您还可以将模型提供给数据科学家，以便进行深入分析并将其部署到贵公司的 ML 运营管道中。

• 课程级别：中级
• 时长：5.5 小时

注意：本课程具有本地化的注释/字幕。 旁白保留英语。要显示字幕，请单击播放器右下角的 CC 按钮。

课程内容

本课程包括在线学习互动、知识考核和后续演示。

课程目标

在本课程中，您将学习如何：

• 描述基本的机器学习 (ML) 概念和技术
• 确定 ML 生命周期及其各个阶段
• 描述 ML 可以解决的问题类型
• 确定构建 ML 模型的步骤
• 描述用于衡量模型的预测准确率的指标
• 说明如何使用 Amazon SageMaker Canvas 将原始数据转换为训练数据集
• 描述如何生成数据见解并了解数据质量
• 确定如何使用可视化工具发现数据中的潜在错误和极值
• 描述 SageMaker Canvas 使用 AutoML 构建模型的能力
• 使用 SageMaker Canvas 启动模型训练作业并跟踪其进度
• 描述性能报告中提供的模型质量指标
• 部署模型并进行预测
• 使用 SageMaker Canvas 基础模型 (FM) 用户界面 (UI) 进行文本生成、文本摘要和模型比较
• 使用 RAG 和微调技术来识别和应对基础模型输出方面的挑战
• 描述使用 Amazon SageMaker Canvas 时应遵循的最佳实践

培训对象

本课程面向：

• 数据分析师
• 非 ML 领域的研究人员
• 运筹分析师
• 初级数据科学家

先决条件

我们建议符合以下条件的人员参加本课程：

• 具有分析、清洗和转换表格式或时间序列数据的经验
• 对统计测量和回归有基本的了解
• 已完成 AWS Technical Essentials 课程

如果您刚开始接触生成式人工智能，建议您学习以下课程：

• Introduction to Generative AI – Art of the Possible
• Planning a Generative AI Project

课程大纲

模块 1：机器学习简介

• 如何学习本课程
• ML 简介
  • ML 基本知识
  • ML 可以解决的问题类型
  • ML 生命周期
  • ML 生命周期
• 构建和评估模型
  • 模型构建简介
  • 模型评估
  • 提高模型性能
  • 模型训练选项
• 总结
  • 知识考核
  • 结语

模块 2：数据分析和准备

• 如何学习本课程
• Amazon SageMaker Canvas 简介
  • Amazon SageMaker Canvas
  • 分析数据
  • 快速模型分析
• 数据准备
  • 转换数据
  • 导出数据和数据流
• 总结
  • 知识考核
  • 结语

演示 1：Amazon SageMaker Canvas 教程 – 表格式数据使用案例

演示 2：Amazon SageMaker Canvas 教程 – 时间序列数据集使用案例

模块 3：使用 SageMaker Canvas 构建模型

• 如何学习本课程
• 深入讨论 SageMaker Canvas
  • 关于在 SageMaker Canvas 中构建模型的简介
  • 用于在 SageMaker Canvas 中构建模型的高级选项
  • 在 SageMaker Canvas 中评估模型
  • 在 SageMaker Canvas 中进行预测和部署模型
• 总结
  • 知识考核
  • 结语

演示 3：按照 Amazon SageMaker Canvas 教程构建自定义模型

演示 4：无代码 ML 顶点实验教程

模块 4：SageMaker Canvas 生成式人工智能

• 如何学习本课程
• SageMaker Canvas 中的基础模型
  • Amazon SageMaker Canvas 生成式人工智能
  • SageMaker Canvas 基础模型
  • 比较基础模型
• 缓解 SageMaker Canvas 中基础模型的问题
  • 模型幻觉
  • 检索增强生成 (RAG)
  • 微调基础模型
• 总结
  • 知识考核
  • 结语

模块 5：SageMaker Canvas 最佳实践

• 如何学习本课程 最佳实践
  • 获取 SageMaker Canvas 访问权限
  • 更新 SageMaker Canvas 版本
  • 节省 SageMaker Canvas 的使用成本
• 总结
  • 结语

关键字

• 生成式 AI
• 生成式人工智能