本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 使用 Amazon SageMaker Studio Lab 入門資產
Amazon SageMaker Studio Lab 支援下列資產，以協助機器學習 (ML) 從業人員開始使用。本指南示範如何為您的專案複製筆記本。
**入門筆記本**
Studio Lab 隨附入門筆記本，提供一般資訊並引導您完成主要工作流程。當您第一次啟動專案執行期時，此筆記本會自動開啟。
**深入探索深度學習**
深入探索深度學習 (D2L) 是一本互動式開放原始碼書籍，其中教導能夠推動機器學習的想法、數學理論和程式碼。D2L 擁有超過 150 個 Jupyter 筆記本，提供深度學習原則的全方位概觀。如需 D2L 的更多詳細資訊，請參閱 [D2L 網站](https://d2l.ai/)。
下列程序示範如何將 D2L Jupyter 筆記本複製到執行個體。
1. 透過以下 [啟動專案執行期](studio-lab-manage-runtime.md#studio-lab-manage-runtime-start) 啟動並開啟 Studio Lab 專案執行期環境。
1. 一旦開啟 Studio Lab，選擇左側邊欄上的 Git 索引標籤 ()。
1. 選擇**複製儲存庫**。
如果您沒有看到**複製儲存庫**選項，這可能是因為您目前位於 Git 儲存庫中。請改用下列子步驟。
1. 選擇左側邊欄上的資料夾索引標籤 ()。
1. 在檔案搜尋列下方，選擇目前所選儲存庫左側的資料夾圖示。當您將滑鼠游標移至資料夾圖示上時，您會看到使用者目錄 (`/home/studio-lab-user`)。
1. 一旦您位於使用者目錄中，請選擇左側邊欄上的 Git 索引標籤。
1. 選擇**複製儲存庫**。
1. 在 **Git 儲存庫 URL (.git)** 下，系統會要求您提供 URL。
1. 在新的瀏覽器索引標籤上，導覽至您的 Studio Lab 專案概觀頁面。URL 採用以下格式。
```
https://studiolab.sagemaker.aws/users/{{}}
```
1. 在**初次接觸機器學習？**下，選擇**深入探索深度學習**。
1. 從新的**深入探索深度學習**瀏覽器索引標籤中，選擇 **GitHub** 以開啟包含範例筆記本的新頁面。
1. 選擇**程式碼**，然後在 **HTTPS** 索引標籤中複製 GitHub 儲存庫 URL。
1. 傳回傳回至 Studio Lab 開啟專案瀏覽器索引標籤，貼上 D2L 儲存庫 URL，然後複製儲存庫。
**AWS Machine Learning大學**
AWS Machine Learning大學 (MLU) 可讓您存取用於訓練 Amazon 開發人員的機器學習課程。透過 AWS MLU，任何開發人員都可以了解如何將機器學習與learn-at-your-own-pace MLU Accelerator 學習系列搭配使用。MLU 加速器系列旨在協助開發人員展開其 ML 旅程。它提供為期三天的基礎課程，涵蓋以下三個主題：自然語言處理、表格式資料和電腦視覺。如需詳細資訊，請參閱[機器學習大學](https://aws.amazon.com//machine-learning/mlu/)。
下列程序說明如何將 AWS MLU Jupyter 筆記本複製到您的執行個體。
1. 透過下列 [啟動專案執行期](studio-lab-manage-runtime.md#studio-lab-manage-runtime-start) 啟動並開啟 Studio Lab 專案執行期環境。
1. 一旦開啟 Studio Lab，選擇左側邊欄上的 Git 索引標籤 ()。
1. 選擇**複製儲存庫**。
如果您沒有看到**複製儲存庫**選項，這可能是因為您目前位於 Git 儲存庫中。請改用下列子步驟。
1. 選擇左側邊欄上的資料夾索引標籤 ()。
1. 在檔案搜尋列下方，選擇目前所選儲存庫左側的資料夾圖示。當您將滑鼠游標移至資料夾圖示上時，您會看到使用者目錄 (`/home/studio-lab-user`)。
1. 一旦您位於使用者目錄中，請選擇左側邊欄上的 Git 索引標籤。
1. 選擇**複製儲存庫**。
1. 在 **Git 儲存庫 URL (.git)** 下，系統會要求您提供 URL。
1. 在新的瀏覽器索引標籤上，導覽至您的 Studio Lab 專案概觀頁面。URL 採用以下格式。
```
https://studiolab.sagemaker.aws/users/{{}}
```
1. 在**初次接觸機器學習？**下，選擇**AWS 機器學習大學**。
1. 從新的**AWS 機器學習大學**瀏覽器索引標籤中，透過閱讀每門課程的**課程摘要**，找到您感興趣的課程。
1. 在**課程內容**下選擇您感興趣的對應 GitHub 儲存庫，以開啟包含範例筆記本的新頁面。
1. 選擇**程式碼**，然後在 **HTTPS** 索引標籤中複製 GitHub 儲存庫 URL。
1. 返回 Studio Lab 開啟專案瀏覽器索引標籤、貼上 MLU 儲存庫 URL，然後選擇**複製**以複製儲存庫。
**Roboflow**
Roboflow 為您提供訓練、微調和標籤電腦視覺應用程式物件的工具。如需詳細資訊，請參閱 [https://roboflow.com/](https://roboflow.com/)。
下列程序示範如何將 Roboflow Jupyter 筆記本複製到執行個體。
1. 導覽至 Studio Lab 專案概觀頁面。URL 採用以下格式。
```
https://studiolab.sagemaker.aws/users/{{}}
```
1. 在**資源和社群**下，尋找**製作 AI 產生的映像**。
1. 在**製作 AI 產生的映像**下，選擇**開啟筆記本**。
1. 請遵循筆記本預覽下的教學課程。