AI- & ML-Services und Machine-Learning-Prozess

AWS: Cloud-Technologie und Servicekonzepte

Rahulraj Singh

Technical Product Manager

Was sind AI und ML?

Künstliche Intelligenz

  • Simuliert menschliche Intelligenz in Maschinen
  • Umfasst Aufgaben wie Problemlösen, Spracherkennung und Lernen

Ein kreisförmiges Icon für künstliche Intelligenz.

AWS: Cloud-Technologie und Servicekonzepte

Was sind AI und ML?

Künstliche Intelligenz

  • Simuliert menschliche Intelligenz in Maschinen
  • Umfasst Aufgaben wie Problemlösen, Spracherkennung und Lernen

 

Machine Learning

  • Teilbereich von AI
  • Systeme lernen aus Daten

Zwei kreisförmige Icons: Machine Learning als Teilmenge von künstlicher Intelligenz.

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AWS-Angebote für AI und ML

                            AI-Services

Ein Icon für AI-Services.

                           ML-Services

Ein Icon für ML-Services.

                        ML-Frameworks

Ein Icon für ML-Infrastruktur.

                          ML-Workflow

Ein Icon für ML-Prozess.

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AI- & ML-Services

Eine Sammlung von Icons zu AI- und ML-Services in AWS.

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Einführung in AWS AI-Services

  • Vorgefertigte, automatisch trainierte Modelle
  • Keine ML-Vorkenntnisse nötig

Eine Sammlung von Icons zu AI-Services in AWS.

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AWS AI-Services

Amazon Translate

  • Übersetzt Text zwischen Sprachen

Ein Flussdiagramm zu Amazon Translate.

Amazon Polly

  • Wandelt Text in natürlich klingende Sprache um

Ein Flussdiagramm zu Amazon Polly.

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AWS AI-Services

Amazon Lex

  • Erstelle konversationelle Interfaces
  • Entwirf und deploye Chatbots

Ein Icon für Chatbots in AWS.

Amazon Comprehend

  • Gewinnt Erkenntnisse aus Text
  • Erkennt Stimmungen, Entitäten und Sprache

Ein Icon für Stimmungsanalyse aus Text.

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AWS AI-Services

Amazon Forecast

  • Erstellt genaue Zeitreihenprognosen

 

Ein Icon für Zeitreihenprognosen.

Amazon CodeGuru

  • Automatisiert Code-Reviews
  • Verbessert Codequalität mit intelligenten Empfehlungen

 

Ein Icon für intelligente Code-Reviews.

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AWS AI-Services

Amazon Rekognition

  • Analysiert und erkennt Objekte in Bildern
  • Führt Gesichtsanalysen und Stimmungs­erkennung in Videos durch

Ein Flussdiagramm zur Gesichtsstimmungserkennung.

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ML-Services in AWS

  • Ermöglicht Entwickler:innen, eigene ML-Modelle zu bauen
  • Für ML-Expert:innen und spezifische Use Cases

 

Zwei Icons für AWS-ML-Services.

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Amazon SageMaker

Schlüsselfunktionen

  • Voll verwalteter Service für den ML-Lifecycle End-to-End
  • Integrierte Jupyter-Notebooks für Modellentwicklung
  • Training und Deployment mit einem Klick

Ein Icon für Predictive Analytics.

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Amazon SageMaker

Schlüsselfunktionen

  • Voll verwalteter Service für den ML-Lifecycle End-to-End
  • Integrierte Jupyter-Notebooks für Modellentwicklung
  • Training und Deployment mit einem Klick

Ein Icon für Computer Vision.

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Amazon SageMaker

Schlüsselfunktionen

  • Voll verwalteter Service für den ML-Lifecycle End-to-End
  • Integrierte Jupyter-Notebooks für Modellentwicklung
  • Training und Deployment mit einem Klick

Ein Icon für Natural Language Processing.

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Amazon CodeWhisperer

  • Automatisierte, ML-gestützte Code-Reviews
  • Verbessert Codequalität und findet Probleme

Ein Flussdiagramm zur Funktion von Amazon CodeWhisperer.

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ML-Frameworks

 

  • Open-Source-Frameworks für vielfältige ML-Workflows

Ein Icon für Open-Source-Frameworks.

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ML-Frameworks

 

  • Open-Source-Frameworks für vielfältige ML-Workflows

 

  • Ermöglichen robustes, skalierbares, nahtloses Deployment

Zwei Icons: Open-Source-Frameworks sowie Robustheit und Skalierbarkeit.

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ML-Frameworks

 

  • Open-Source-Frameworks für vielfältige ML-Workflows

 

  • Ermöglichen robustes, skalierbares, nahtloses Deployment

 

  • Decken viele Einsatzszenarien ab

Icons für Open-Source-Frameworks, Robustheit und Skalierbarkeit sowie Flexibilität.

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AWS-Services für ML-Frameworks

Ein Icon für TensorFlow.

 

Entwicklung und Deployment skalierbarer ML-Modelle auf AWS

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AWS-Services für ML-Frameworks

Icons für TensorFlow und PyTorch.

 

Entwicklung und Deployment skalierbarer ML-Modelle auf AWS

 

Ausführung von Machine Learning und rechengrafikbasierten Systemen on-the-fly

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AWS-Services für ML-Frameworks

Icons für TensorFlow, PyTorch und MxNet.

 

Entwicklung und Deployment skalierbarer ML-Modelle auf AWS

 

Ausführung von Machine Learning und rechengrafikbasierten Systemen on-the-fly

 

Großskaliges, verteiltes Training tiefer neuronaler Netze

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Beispiel-ML-Pipeline

Ein Icon für Datenspeicherung in S3.

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Beispiel-ML-Pipeline

Ein Flussdiagramm: SageMaker liest Daten aus einem S3-Bucket.

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Beispiel-ML-Pipeline

Ein Flussdiagramm zur Erstellung einer ML-Pipeline in AWS.

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Beispiel-ML-Pipeline

Ein Flussdiagramm zur Erstellung einer ML-Pipeline in AWS.

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Lass uns üben!

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