跨境电商销售好做吗？
这可能是做培训成本低，更赚钱快与多，有可能还是忽悠人的，收费后就不负责任了。
学习生成式 AI 的免费亚马逊课程：适合所有级别
无论您的职位如何，都可以通过这些免费课程提高技能以掌握生成式 AI。
图片由作者提供
每个人都想从生成式人工智能蛋糕中分一杯羹，从软件开发人员到非技术业务领导者。拥有将生成式 AI 提升到职业生涯或组织新水平所需的所有信息和技能就是您所需要的。您现在可以通过亚马逊的免费课程获得这些信息，这些课程通过不同的方面、部门以及不同的职位深入研究生成式 AI。
生成式 AI 基础链接：?list=PLhr1KZpdzukf-xb0lmiU3G89GJXaDbAIF
收听亚马逊的生成式 AI 基础 YouTube 播放列表，该播放列表为那些已经熟悉 AI 建模的人进行了技术深入探讨。您将了解生成式 AI 的概念基础，并获得实用建议和实践指导，以便在 AWS 及其他地区预训练、微调和部署最先进的基础模型。
提示工程基础友情链接：
这是一门独立的课程，您将在其中学习有效提示工程的原则、技术和最佳实践。从学习基础知识开始，慢慢发展到更高级的技术。您还将学习如何防止及时滥用以及减轻偏见。
本课程面向中级技术专业人士，需要 4 小时才能完成。为了充分利用本课程，建议您对生成式 AI 有很好的了解，如何在项目中处理它以及 Amazon Bedrock。
面向开发人员的生成式 AI 学习计划链接：
通过这个免费的亚马逊课程，开始您面向软件开发人员的生成式 AI 学习路径，该课程涉及大型语言模型、规划生成式 AI 项目、学习提示工程的基础知识，以及开始使用 Amazon Bedrock。
由 5 门课程组成，总共需要 11 小时。为了充分利用本课程，先决条件是具备 AWS Technical Essentials 和 Python 的中级熟练程度。
在 AWS 上构建语言模型链接：
了解如何在 Amazon SageMarker 上构建大型语言模型，该平台旨在帮助数据科学家构建、训练、部署和监控机器学习模型。数据科学家将承担在平台上构建大型语言模型的任务，了解不同的存储、摄取和训练选项，以便能够处理模型所需的大型文本数据。您还将了解在为生成式 AI 任务部署大型语言模型时遇到的挑战。
本课程面向高级技术专业人员，需要 5.5 小时才能完成。
面向决策者的生成式 AI 学习计划链接：
当谈到成为技术专业人士或处理数据驱动的结果时，做出决策可能是最具挑战性的事情之一。在亚马逊提供的这门免费课程中，您将了解生成式人工智能如何在业务方面使用，以及如何使用它来做出技术决策。成为这些决策者中的一员，学习如何处理生成式 AI 项目，使组织为生成式 AI 做好准备。
此学习路径由 3 门课程组成，每门课程需要 1 小时。
面向高管的生成式 AI链接：
尽管目前有很多关于生成式人工智能的炒作，但您可能仍然不了解它的真正功能以及如何实施它来改善您的组织。在本课程中，您将深入了解生成式人工智能、它如何解决高管的担忧和挑战，以及它如何支持业务增长。这将得到各种用例的支持，以及关于如何培训员工使用生成式 AI 的视频。
结束语无论您在组织中处于什么位置，您都必须了解技术格局目前所处的位置以及我们对未来的期望。这些课程可以帮助您为您的组织实施新战略或提高您作为软件开发人员的技能。
每个人都应该有自由的机会来了解当今世界。
Nisha Arya 是一名数据科学家和自由技术撰稿人。她对提供有关数据科学的职业建议或教程和基于理论的知识特别感兴趣。她还希望探索人工智能有利于人类长寿的不同方式。她热衷于学习，寻求拓宽她的技术知识和写作技巧，同时帮助指导他人。
原文标题：Free Amazon Courses to Learn Generative AI: For All Levels
原文链接：
作者：Nisha Arya
编译：LCR
30多门免费课程上线，亚马逊机器学习大学”开学了
圆栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI
今天，亚马逊机器学习大学”开课了。
团队昭告天下，那些用来培训亚马逊工程师的秘密课程，已经通过AWS免费向所有开发者提供。
30多门课，总时长超过45小时。
从入门到高阶，从机器学习的数学基础，到自己搭建Chatbot，大家随意自取。
课堂视频之外，也有动手实践项目。期末还有考试，考过有证书拿。
那么，你准备好和AWS一起建造未来了么？(误)
已为你定制打怪路线△ 举栗：机器学习中的数学，是一门8学时的中级课
30多门课程，分为基础 (Foundamental) 、中级 (Intermediate) 与高级 (Advanced) 。
课程库 (传送门见文底) ，可以按这三个级别来浏览，也可以按内容分类 (Domain) 来观察。
甚至，还可以按语言筛选。除了英文课程之外，还有中文、日文、韩文和法文。
△ 机器学习应用开发，2.5小时的高级课
既然有难度和类别的区分，几十门课就不是松散地堆积在一起，而是像大学里一样，有了基础再上相应的进阶课程，可能会更平坦。
亚马逊为开发者、数据科学家、数据平台工程师以及企业决策者四种人类，都定制了各自的打怪路线。
那么，来看一下给开发者制定的规划：
开始，是机器学习入门 (ML Building Blocks) 。
最后，有搭建Chatbot、翻译模型、图像识别这样的应用。
就像开头提到的，AWS提供了许多动手实践项目 (Labs) ，与课堂视频搭配食用。还有文档提供，以前这些都是内部资料。
实践项目，是基于亚马逊过往案例：
比如，用图像分类来优化配送路线，可能是亚马逊最直接的AI应用场景；比如，搭个模型来预测电影节的提名名单 (IMDb是亚马逊子公司) 。
和大学里不一样的是，同学们可以随意安排自己的进度。
另外，一系列课程结束 (打怪路线走完) 之后，有证书可拿。
△ 备考，也算一门课了
所以，期末考试就必不可少。
亚马逊大学”注重人文关怀 (误) ，大家不光可以自己排期考试，还有备考指南可用：
官方给出了友情提示，课程本身是免费的，但实践活动和考试里用到的某些服务，可能需要付费。
加了个油你可能还记得，上文出现的那门机器学习应用开发 (Developing Machine Learning Applications) 高级课。
别看只有两个半小时，学习内容却是这样的：
所以，想要发射的现在可以开始了。
以及，四种打怪路径可以在下面的主页里选择。
亚马逊机器学习大学”主页：
课程库传送门 (友情提示，英文版比较全) ：
— 完 —
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