IA y machine learning

Temas

Asociar un AWS CodeCommit repositorio de una cuenta Cuenta de AWS a Amazon SageMaker AI Studio Classic de otra cuenta
Extraer contenido de archivos PDF automáticamente con Amazon Textract
Cree un modelo de previsión de arranque en frío utilizando DeepAR para series temporales en SageMaker Amazon AI Studio Lab
Cree un MLOps flujo de trabajo con Amazon SageMaker AI y Azure DevOps
Configure el registro de invocación de modelos en Amazon Bedrock mediante AWS CloudFormation
Cree una imagen de contenedor Docker personalizada SageMaker y úsela para el entrenamiento de modelos en AWS Step Functions
Uso de agentes de Amazon Bedrock para automatizar la creación de controles de entrada de acceso en Amazon EKS mediante peticiones basadas en texto
Implemente un caso de uso de RAG AWS mediante Terraform y Amazon Bedrock
Implemente la lógica de preprocesamiento en un modelo de aprendizaje automático en un único punto final mediante una canalización de inferencias en Amazon SageMaker
Implemente la validación de seguridad de la codificación en tiempo real mediante un servidor MCP con Kiro y otros asistentes de codificación
Desarrolle asistentes avanzados de IA generativa basados en chat mediante RAG y solicitudes ReAct
Desarrollo de un asistente basado en el chat totalmente automatizado con los agentes y las bases de conocimiento de Amazon Bedrock
Documentación del conocimiento institucional a partir de las entradas de voz mediante Amazon Bedrock y Amazon Transcribe
Genere recomendaciones personalizadas y reclasificadas con Amazon Personalize
Optimice los flujos de trabajo de aprendizaje automático desde el desarrollo local hasta los experimentos escalables mediante el uso de SageMaker IA e Hydra
Entrena e implementa un modelo de aprendizaje automático personalizado compatible con GPU en Amazon SageMaker
Traduce el lenguaje natural a consultas (DSL) para consultas de Elasticsearch OpenSearch y consultas de Elasticsearch
Uso de Amazon Q Developer como asistente de codificación para aumentar la productividad
Utilice el SageMaker procesamiento para la ingeniería de características distribuidas de conjuntos de datos de aprendizaje automático a escala de terabytes
Visualice los resultados AI/ML del modelo con Flask y AWS Elastic Beanstalk
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