A Amazon Web Services (AWS) uma das plataformas de nuvem mais utilizadas do mundo, que oferece uma gama muito grande de servios que podem ser utilizados pelas empresas. Esto disponveis servios nas reas de computao, armazenamento, banco de dados, redes de computadores, blockchaim, robtica, satlite, dentre vrios outros. Tais servios podem ser utilizados nas mais diversas reas de atuao, como por exemplo: publicidade, marketing, agricultura, setor automobilstico, educao, energia, governo, servios financeiros, sade, turismo e varejo. Dentro desse universo, tambm podem-se citar os servios na rea de Machine Learning (Aprendizagem de Mquina) e Inteligncia Artificial, sendo possvel utilizar algoritmos pr-definidos juntamente com armazenamento na nuvem para cumprir todas as etapas do processo, desde a obteno dos dados at criao do modelo final em produo.A Amazon disponibiliza o SageMaker, que um servio que permite aos cientistas e engenheiros de dados construir, treinar e implantar modelos de ML para qualquer tipo de aplicao. Para levar voc at essa rea, neste curso voc ter uma viso principalmente prtica sobre como utilizar os recursos do Amazon SageMaker para treinar modelos de machine learning! Ao final voc ter todas as ferramentas necessrias para construir solues de aprendizado de mquina utilizando os recursos oferecidos pela Amazon! O curso est dividido em dez partes que abordam recursos e algoritmos diferentes. Veja abaixo alguns dos tpicos que sero implementados passo a passo: Entender a finalidade dos principais servios da Amazon, como: AWS, S3, EC2, IAM e SageMakerCodificar em Python utilizando o SageMaker Studio, que a principal IDE para programar em Python no AWSIntegrar o SageMaker com o servio de armazenamento de dados S3Implementar solues de aprendizado de mquina utilizando os algoritmos disponveis no Amazon AWSResolver problemas de regresso e classificao utilizando o Linear Leaner e o XGBoostPrever sries temporais utilizando o algoritmo DeepAR da rea de Deep LearningDetectar outliers com o algoritmo Random Cut ForestReduzir a dimensionalidade de bases de dados com PCA (Principal Component Analysis)Classificar imagens com redes neurais convolucionais, utilizando o algoritmo pr-definido no AWSIntegrar a biblioteca TensorFlow com o AWSRealizar o deploy de modelos de aprendizagem (endpoint) de mquina para acesso externoUtilizar a ferramenta autopilot de aprendizagem de mquina automtica para realizar o processo completo na rea de dadosTodos os cdigos sero implementados passo a passo e com detalhes, inclusive com exerccios prticos ao final de cada seo. So mais de 120 aulas e mais de 16 horas de vdeos passo a passo!
