About This Course
The AWS Machine Learning course provides a comprehensive introduction to machine learning services on AWS. It covers the full machine learning pipeline, from data preparation and feature engineering to model deployment and monitoring, using AWS tools such as SageMaker, Glue, and others.
Audience Profile
This course is designed for data scientists, machine learning engineers, and developers who want to leverage AWS for building and deploying machine learning models.
At Course Completion
- Understand the AWS services available for machine learning.
- Build, train, and deploy machine learning models using AWS SageMaker.
- Implement machine learning solutions for real-world problems on AWS.
Course Outline
Module 1: Introduction to AWS Machine Learning
- Overview of AWS Machine Learning Services
- Why use AWS for Machine Learning?
- Key Concepts in Machine Learning
- Setting up AWS Environment
- Introduction to AWS SageMaker
Module 2: Data Preparation and Feature Engineering
- Data Collection and Cleaning
- Feature Selection and Engineering
- Using AWS Glue for Data Preparation
- Best Practices in Data Management
Module 3: Building and Training Machine Learning Models
- Overview of Machine Learning Algorithms
- Using AWS SageMaker for Model Training
- Hyperparameter Tuning with SageMaker
- Training Models on Large Datasets using AWS EC2
Module 4: Model Evaluation and Optimization
- Evaluating Model Performance
- Confusion Matrix, Precision, Recall, and F1 Score
- Optimization Techniques
- AWS SageMaker Model Monitoring and Debugging
Module 5: Deployment and Operationalization
- Deploying Models with AWS SageMaker Endpoints
- Integrating Models into Applications
- Continuous Integration and Deployment (CI/CD) with AWS
- Monitoring Deployed Models in Production
Module 6: Machine Learning with AWS AI Services
- Introduction to AWS AI Services (Rekognition, Polly, Lex, etc.)
- Practical Examples and Use Cases
- Building AI-Driven Applications with AWS
- Customizing AWS AI Services for Specific Needs
- The with statement
Module 7: Advanced Topics in AWS Machine Learning
- AutoML with AWS
- Handling Imbalanced Data
- Working with Unstructured Data
- Deep Learning on AWS
Module 8: Security and Compliance in AWS Machine Learning
- Data Security Best Practices
- Managing Access and Permissions with IAM
- Compliance and Regulatory Considerations
- Security Tools and Services in AWS
Module 9: Real-World Applications and Case Studies
- Industry-Specific Applications of AWS Machine Learning
- Case Studies and Success Stories
- Lessons Learned and Best Practices
- Group Project: Building a Machine Learning Solution
Module 10: Final Project and Review
- Comprehensive Project on AWS Machine Learning
- Review of Key Concepts
- Final Project Presentations
- Course Summary and Future Learning Pathways
work environment: AWS SageMaker, AWS Glue, AWS EC2, AWS AI Services
Prerequisites
- Basic knowledge of machine learning concepts.
- Familiarity with Python programming.
- Experience with AWS services is beneficial but not required.
קורס AWS Machine Learning – הדרך הקלה להיכנס לעולם הבינה המלאכותית
שומעים את המושגים Machine Learning ו-AI בכל פינה, אבל לא בטוחים איך להתחיל באמת? תנו לי לעשות לכם את זה פשוט: בואו נדבר על AWS Machine Learning, המקום המושלם להתחיל ממנו את ההרפתקה שלכם בעולם הכי מרתק שקיים היום בטכנולוגיה.
מה זה Machine Learning בכלל?
במילים פשוטות, Machine Learning (ML) זו דרך ללמד מחשבים איך ללמוד ולקבל החלטות באופן עצמאי, בלי שנצטרך להגדיר עבורם מראש כללים מדויקים. לדוגמה: לזהות פנים בתמונות, לחזות התנהגות של לקוחות, או אפילו לזהות הונאות בכרטיסי אשראי.
אבל, איך מתחילים? האם זה מסובק כמו שזה נשמע? החדשות הטובות הן שלא. AWS הפכו את התחום לנגיש לכולם.
למה דווקא מערכת AWS ל-Machine Learning?
AWS היא ענקית הענן המובילה בעולם, וכשזה מגיע ל-ML, היא נותנת לנו חבילה של כלים מתקדמים, ידידותיים לשימוש, שמאפשרים לכל אחד להיכנס לעולם הזה בקלות – החל ממפתחים מתחילים ועד Data Scientists מנוסים.
היתרונות ברורים:
- כלים עוצמתיים: אפשר לבנות מודלים בלי לכתוב אפילו שורת קוד אחת.
- שירותים מנוהלים (Managed): AWS מטפלת בכל ה"תשתית" המסובכת מאחורי הקלעים.
- סקיילינג אינסופי: אפשר לעבוד עם כמויות נתונים עצומות ללא בעיות ביצועים.
אילו שירותים AWS מציעה לעולם ה-ML?
בואו נעשה סקירה קצרה של השירותים הכי פופולריים והכי חשובים:
1. Amazon SageMaker
זה "המלך" של ML ב-AWS. SageMaker הוא שירות מנוהל המאפשר לפתח, לאמן ולהריץ מודלים של ML באופן פשוט ומהיר. אפשר להשתמש בכלים מתקדמים או בסביבות פיתוח מוכרות (כמו Jupyter Notebook), להכשיר מודלים בצורה אוטומטית, ולהריץ אותם בייצור.
2. Amazon Rekognition
זיהוי תמונות ווידאו. רוצים שהאפליקציה שלכם תדע לזהות אנשים, חפצים או רגשות בתמונות? Rekognition עושה את זה בקלות – פשוט מעלים תמונה או סרטון ומקבלים תוצאות בזמן אמת.
3. Amazon Comprehend
רוצים להבין טקסט? Comprehend יודע לזהות סנטימנט (חיובי/שלילי), לחלץ מידע חשוב ממסמכים, ולבצע ניתוח של טקסט בכמה קליקים.
4. Amazon Polly
הפיכת טקסט לקול אנושי איכותי. Polly תקריא את הטקסט שלכם ב-30+ שפות שונות ובקולות שנשמעים טבעיים לחלוטין.
5. Amazon Lex
רוצים לבנות צ'אטבוט משלכם? Lex מאפשר לכם ליצור אינטראקציות דומות ל-Alexa (העוזרת של אמזון), בלי ידע עמוק בתכנות NLP.
6. Amazon Forecast
מערכת חיזוי מבוססת ML. אם אתם צריכים לחזות מכירות, ביקושים או התנהגות משתמשים, Forecast בונה לכם מודלים מתקדמים באופן אוטומטי ופשוט.
7. Amazon Personalize
שירות שנותן המלצות מותאמות אישית (כמו בנטפליקס או אמזון). Personalize לומד התנהגויות של משתמשים ומייצר המלצות סופר-מדויקות שמתאימות אישית לכל לקוח.
איך נראה תהליך ML פשוט ב-AWS?
בואו ניקח דוגמה פשוטה – זיהוי רגשות בתמונות:
- מעלים תמונה ל-Amazon S3 (שירות אחסון בענן).
- Rekognition מנתח את התמונה ומזהה פנים ורגשות (מחייך, כועס, מופתע וכו').
- את התוצאות אפשר להציג באפליקציה, או לבצע פעולות נוספות לפי התוצאה.
את כל התהליך הזה אפשר לבצע בכמה דקות, בלי ידע עמוק בתכנות או במודלים מסובכים.
לימודי AWS – למה כדאי ללמוד ML דרך AWS?
- כניסה קלה ומהירה – לא צריך ידע מתקדם במדעי המחשב.
- חוסך זמן ומשאבים – AWS עושה את כל העבודה הקשה מאחורי הקלעים.
- אין מגבלה ליכולות – אפשר להתחיל פשוט ולהמשיך לפתרונות מתקדמים.
מה צריך לדעת לפני שמתחילים?
לא חובה להיות מתכנת מומחה, אבל רצוי להכיר לפחות:
- בסיס בתכנות (פייתון הוא יתרון גדול!)
- הבנה בסיסית של נתונים וסטטיסטיקה פשוטה.
- רקע בענן – מומלץ (אבל לא חובה) לעשות קודם קורס AWS Cloud Practitioner כדי להכיר את הענן.
למה כדאי לקפוץ לתוך AWS Machine Learning?
Machine Learning כבר מזמן הפך להיות התחום הכי לוהט בטכנולוגיה.
העתיד כבר כאן – הגיע הזמן שתהיו חלק ממנו.
קורס AWS בעברית
כדי להישאר מעודכנים ורלוונטיים בעולם הטכנולוגי המתפתח במהירות ולהמשיך להוביל בשוק, חשוב להבין מהו AWS וכיצד להשתמש בשירותי הענן שלו בצורה מיטבית. AWS (Amazon Web Services) היא פלטפורמת ענן מבית Amazon המציעה מגוון רחב של שירותים טכנולוגיים המאפשרים לארגונים לנהל את תשתיות ה-IT שלהם בצורה יעילה ומתקדמת.
קורס יסודות AWS
קורס AWS מיועד לכל מי שמעוניין להיכנס לעולם הענן ולרכוש ידע מקצועי בשירותי הענן המובילים של Amazon. במהלך הקורס, תיחשפו למגוון רחב של שירותים וכלים שמציעה AWS, ותלמדו כיצד לנצל אותם בצורה אופטימלית לניהול סביבות ענן, תוך מתן דגש על פרקטיקות מתקדמות, אוטומציה ואבטחת מידע. הקורס מיועד הן למתחילים והן למי שיש לו ניסיון קודם בתחום ה-IT ומעוניין להרחיב את ידיעותיו בשירותי הענן של AWS.
מה זה AWS
AWS הוא מערך שירותי ענן מקיף הכולל פתרונות מחשוב, אחסון, מסדי נתונים, ניתוח נתונים, בינה מלאכותית, אבטחת מידע ועוד. באמצעות AWS, ארגונים יכולים לפרוס ולהפעיל תשתיות IT גמישות, בטוחות ויעילות, ולספק שירותים למשתמשים בכל העולם בצורה מהירה.
למה משמש AWS?
AWS משמש למגוון רחב של יישומים ושירותים, כולל פיתוח ואחסון אפליקציות, ניהול מסדי נתונים, ניתוח נתונים, פתרונות בינה מלאכותית, ואבטחת מידע בענן. היכולת של AWS להתאים את התשתיות לצרכים המשתנים של הארגון הופכת אותו לפתרון אידיאלי עבור חברות המעוניינות להיות תחרותיות וגמישות בשוק.
האם כדאי ללמוד AWS?
בהחלט כן! עם העלייה בביקוש לשירותי ענן, AWS הפך לאחד הפתרונות הנפוצים והנדרשים ביותר בתחום הטכנולוגי. לימודי AWS מאפשרים למשתתפים לרכוש ידע ומיומנויות שיפתחו בפניהם דלתות רבות בשוק העבודה, ויעניקו להם יתרון תחרותי בעידן הדיגיטלי.
באיזה כלים לומדים להשתמש AWS?
במהלך הקורס תלמדו להשתמש בכלים המובילים של AWS, כגון Amazon EC2 לניהול שרתים וירטואליים, Amazon S3 לאחסון נתונים בענן, Amazon RDS לניהול מסדי נתונים, AWS Lambda להרצת קוד ללא צורך בניהול שרתים, ועוד. כלים אלה מאפשרים לנהל את סביבות הענן בצורה מקצועית ויעילה.
האם נדרש ידע מקדים?
קורס AWS מתאים גם למתחילים וללא צורך בידע מקדים נרחב. עם זאת, ידע בסיסי במחשבים ובמושגי IT יכול להוות יתרון. הקורס נועד להעניק לכל משתתף את הידע והכלים הדרושים כדי להתחיל לעבוד עם AWS, החל מהבנת הבסיס ועד ליישום מתקדם של השירותים השונים
מדריך AWS
במהלך הקורס, תיהנו מהדרכה מקצועית ומעמיקה על ידי מדריך AWS מנוסה ובעל ניסיון רב בתחום. המדריך יביא עמו ידע פרקטי עשיר, המבוסס על שנים של עבודה עם שירותי הענן של Amazon. הוא ינחה אתכם בכל שלבי הלמידה, מהיכרות עם מושגי היסוד ועד לשימוש מתקדם בשירותים השונים של AWS. תחת הדרכתו, תלמדו כיצד לנצל את יכולות AWS בצורה מיטבית ולהתמודד עם אתגרים אמיתיים בעבודה היומיומית שלכם. המדריך גם יעניק לכם כלים וטיפים פרקטיים שיסייעו לכם להצטיין בתחום וליישם את הידע הנרכש בסביבת העבודה שלכם.
