aws-ai-ml-workshop-kr：AI/ML服务实战与示例

aws-ai-ml-workshop-kr：AI/ML服务实战与示例

aws-ai-ml-workshop-kr A collection of localized (Korean) AWS AI/ML workshop materials for hands-on labs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-ai-ml-workshop-kr

项目介绍

aws-ai-ml-workshop-kr 是一个开源项目，主要面向韩国开发者，提供 AWS AI/ML 服务的实际应用示例和教程。项目包含了丰富的示例代码，涵盖了从基础 AI 服务到高级机器学习模型创建的各个方面，旨在帮助开发者快速掌握 AWS 提供的强大 AI/ML 功能。

项目技术分析

aws-ai-ml-workshop-kr 项目分为以下几个主要技术模块：

• AI services：包括 Amazon Rekognition、Amazon Textract 等无需训练即可使用的 AI 服务示例。
• Applied AI：利用用户数据创建和推断自定义机器学习模型的示例，如 Amazon Personalize 和 Amazon Forecast。
• SageMaker：利用 SageMaker 提供的端到端机器学习和深度学习平台，进行项目开发的示例。
• Integration：与其他 AWS 服务（如 Greengrass、EMR）的集成和应用案例。
• Generative AI：与生成式 AI 相关的示例和应⽤案例。
• AWS Neuron：与 AWS Neuron（Inferentia、Inferentia2、Tranium）相关的示例和利用。

每个模块都有详细的 Readme 文件，指导开发者如何使用和扩展这些示例。

项目及技术应用场景

aws-ai-ml-workshop-kr 项目的应用场景多样，以下是一些主要的应用实例：

AI services

• 图像识别：利用 Amazon Rekognition 进行图像识别，应用于安全监控、图像内容审核等领域。
• 文档分析：使用 Amazon Textract 进行文档分析，便于自动化处理发票、合同等文档。

Applied AI

• 个性化推荐：利用 Amazon Personalize 创建个性化的推荐系统，提升用户体验。
• 预测分析：使用 Amazon Forecast 进行时间序列预测，应用于库存管理、销售预测等。

SageMaker

• 模型训练与部署：使用 SageMaker 进行模型训练、调优和部署，简化机器学习工作流程。

Integration

• 边缘计算：结合 Greengrass 进行边缘计算，实现实时数据处理。
• 大数据分析：利用 EMR 进行大数据分析，处理和分析大规模数据集。

Generative AI

• 内容生成：利用生成式 AI 创建文本、图像等内容，应用于创作、设计等领域。

AWS Neuron

• 加速推理：使用 AWS Neuron 加速机器学习模型的推理过程，提高效率。

项目特点

aws-ai-ml-workshop-kr 项目具有以下显著特点：

1. 全面性：覆盖了 AWS 提供的多种 AI/ML 服务，满足不同开发者的需求。
2. 实用性：提供实际可运行的示例代码，帮助开发者快速上手和实施项目。
3. 易学性：每个模块都有详细的说明，便于自学和掌握。
4. 灵活性：示例代码易于扩展和修改，适应不同的业务场景。

aws-ai-ml-workshop-kr 项目的开源特性和丰富的示例，使其成为开发者学习和应用 AWS AI/ML 服务的宝贵资源。无论你是 AI/ML 的新手还是资深开发者，这个项目都能为你提供有价值的学习和实践经验。

aws-ai-ml-workshop-kr A collection of localized (Korean) AWS AI/ML workshop materials for hands-on labs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-ai-ml-workshop-kr