Создание, обучение и развертывание моделей с помощью AWS SageMaker

Хотите овладеть современными AI-инструментами и научиться создавать полноценные ML‑приложения? В этом курсе вы разберёте полный цикл разработки моделей в AWS SageMaker — от подготовки данных до развертывания и масштабирования в продакшене. Курс поможет вам уверенно работать с облачной инфраструктурой и создавать AI-решения, готовые к использованию в реальных проектах.

Что вы изучите в этом курсе

Материал выстроен поэтапно, чтобы вы не только освоили технические инструменты AWS SageMaker, но и научились применять их для решения практических задач.

1. Основы AWS SageMaker

Вы получите понимание ключевых сервисов AWS, используемых для построения ML‑проектов.

• SageMaker Studio — среда разработки для машинного обучения
• SageMaker Notebooks — управление рабочими окружениями
• Инфраструктура для обучения — типы инстансов, контейнеры, образцы

2. Подготовка и анализ данных

Научитесь работать со своими наборами данных, проводить предварительную обработку и строить пайплайны подготовки.

• Импорт данных из S3
• Очистка данных и фичеринжиниринг
• Автоматизация ETL‑задач с помощью SageMaker Processing

3. Обучение моделей машинного обучения

Курс покажет, как работать как с готовыми алгоритмами SageMaker, так и с кастомными моделями.

• Запуск тренировочных джобов
• Использование встроенных алгоритмов
• Импорт собственных контейнеров и моделей
• Оптимизация гиперпараметров с Hyperparameter Tuning

4. Развертывание и мониторинг моделей

Вы научитесь превращать обученную модель в готовое API, доступное для интеграции с приложениями.

• Создание SageMaker Endpoints
• Автоматическое масштабирование
• Мониторинг качества модели в продакшене
• Обновление модели без остановки сервиса

Практические навыки, которые вы получите

• Создание ML‑пайплайнов полного цикла
• Работа с контейнерами и кастомными моделями
• Развертывание высоконагруженных AI‑сервисов
• Организация инфраструктуры под ML‑проекты на AWS

Кому подойдет этот курс

• Разработчикам, желающим освоить машинное обучение в облаке
• ML‑инженерам, которым нужно автоматизировать и масштабировать пайплайны
• Data‑специалистам, стремящимся к продакшен‑ориентированным навыкам
• Командам, внедряющим AI‑решения в своих продуктах

Итоги курса

К концу обучения вы сможете уверенно разрабатывать, обучать и разворачивать ML‑модели с помощью AWS SageMaker, создавая масштабируемые AI‑приложения для реальных задач.