Beschleunigen Sie Ihre Karriere mit ML-Fähigkeiten durch das AWS Machine Learning Engineer-Stipendium

Amazon Web Services und Udacity arbeiten zusammen, um kostenlose Dienste anzubieten, um Entwickler aller Erfahrungsstufen über Konzepte des maschinellen Lernens (ML) zu informieren AWS Machine Learning Engineer-Stipendienprogramm. Das Programm bietet eine kostenlose Anmeldung zum AWS Machine Learning Foundations-Kurs und 325 Stipendien für den AWS Machine Learning Engineer Nanodegree im Wert von 2,000 USD, unterstützt durch Udacity.

Maschinelles Lernen wird nicht nur die Art und Weise, wie wir arbeiten und leben, verändern, sondern auch Wege zu Millionen neuer Arbeitsplätze eröffnen, wobei das Weltwirtschaftsforum schätzt, dass bis 97 2025 Millionen neue Rollen in KI und ML geschaffen werden könnten. Der Zugang zu den berufsfertigen Fähigkeiten für den Einstieg in eine ML-Karriere ist mit hohen Kosten für die traditionelle Ausbildung und strengen Inhalten verbunden, wobei es an realer Anwendung von der Theorie in die Praxis mangelt. AWS investiert in die Bewältigung dieser Herausforderungen, indem es kostenlose Bildungsinhalte und praktisches Lernen bereitstellt, z. B. die Erforschung von Konzepten für verstärkendes Lernen AWS Deep Racer, sowie eine Community zur Lernunterstützung mit technischen Experten und Gleichgesinnten.

"Das AWS Machine Learning Engineer Nanodegree Program hat mir eine solide Grundlage für das Verständnis der grundlegenden Bausteine ​​von Machine Learning-Workflows gegeben,“, sagte Jikmyan Mangut Sunday, AWS Machine Learning Scholarship Alumni. „Dies prägte mein Wissen über die grundlegenden Konzepte beim Erstellen modernster Modelle für maschinelles Lernen. Udacity hat Lernmaterialien kuratiert, die leicht zu verstehen und auf alle Bereiche anwendbar sind. Meine Lernerfahrung war herausfordernd und unterhaltsam."

AWS arbeitet auch mit zusammen Mädchen in Tech machen Nationale Gesellschaft für schwarze Ingenieure, um Stipendien für Frauen und unterrepräsentierte Gruppen in der Technologie bereitzustellen. Organisationen wie diese zielen darauf ab, Menschen aus unterrepräsentierten Gruppen zu inspirieren, zu unterstützen, zu schulen und zu befähigen, Karrieren in der Technologie zu verfolgen. In Partnerschaft wird AWS dabei helfen, Zugang und Ressourcen zu Programmen wie dem AWS Machine Learning Engineer Scholarship Program bereitzustellen, um die Vielfalt und das Talent in technischen Rollen zu erhöhen.

"Tech braucht die Vertretung von Frauen, BIPOC und anderen marginalisierten Gemeinschaften in jedem Aspekt unserer Branche,“, sagt Adriana Gascoigne, Gründerin und CEO von Girls in Tech. „Girls in Tech lobt unseren Kooperationspartner AWS sowie Udacity dafür, dass sie die Barrieren niederreißen, die Frauen in der Technik so oft zurücklassen. Gemeinsam wollen wir allen einen Platz am Tisch verschaffen."

Öffnen Sie Wege zu neuen Karrierechancen

Die Lernenden des Programms können die Theorie in praktischen Anwendungen auf eine Reihe von AWS ML-Services anwenden, darunter AWS DeepRacer, Amazon SageMaker und AWS DeepComposer. Da viele Schwierigkeiten haben, mit dem maschinellen Lernen anzufangen, bietet das Stipendienprogramm einfach zu erlernende, selbstgesteuerte Module, um die Flexibilität in einem selbstgesteuerten Tempo zu bieten. Während der gesamten Kursreise haben die Lernenden Zugang zu einer unterstützenden Online-Community für technische Unterstützung durch Udacity-Tutoren.

"Vor Beginn des Programms schienen die vielen von AWS bereitgestellten Tools frustrierend zu sein, aber jetzt habe ich ein gutes Verständnis dafür. Ich habe gelernt, meinen Code zu organisieren und in einem professionellen Umfeld zu arbeiten,“, sagte Kariem Gazer Alumni des AWS Machine Learning Stipendiums. „Die organisierten Module, anschließende Quizfragen und personalisiertes Feedback machten die Lernerfahrung reibungsloser und konkreter."

Erwerben Sie ML-Fähigkeiten über den Unterricht hinaus

Das AWS Machine Learning Engineer Stipendienprogramm steht allen Entwicklern offen, die daran interessiert sind, ihre ML-Fähigkeiten und ihr Fachwissen durch von AWS kuratierte Inhalte und Services zu erweitern. Bewerber ab 18 Jahren sind eingeladen, sich für das Programm anzumelden. Alle Bewerber haben nach Abschluss der Bewerbung sofortigen Zugang zum kostenlosen Kurs „AWS ML Foundations“.

Phase 1: AWS Machine Learning Foundations-Kurs

• Erlernen Sie objektorientierte Programmierkenntnisse, einschließlich des Schreibens sauberen und modularisierten Codes und des Verständnisses der grundlegenden Aspekte von ML.
• Lernen Sie Verstärkungslernen mit AWS Deep Racer und generative KI mit AWS DeepComposer.
• Nutzen Sie den Support durch die Discourse Tech Community mit technischen Moderatoren.
• Erhalten Sie ein Zertifikat für den Abschluss des Kurses und absolvieren Sie ein Online-Bewertungsquiz, um ein Vollstipendium für das AWS Machine Learning Engineer Nanodegree-Programm zu erhalten.
• Widmen Sie dem Kurs 3–5 Stunden pro Woche und arbeiten Sie darauf hin, eines der Folgestipendien des Nanodegree-Programms zu erhalten.

Phase 2: Vollstipendium für den AWS Machine Learning Engineer Udacity Nanodegree (im Wert von 2,000 USD)

• Lernen Sie fortgeschrittene ML-Techniken und -Algorithmen kennen, einschließlich der Vorgehensweise zum Verpacken und Bereitstellen Ihrer Modelle in einer Produktionsumgebung.
• Erwerben Sie praktische Erfahrungen wie z Amazon Sage Maker um Sie auf eine Karriere im ML vorzubereiten.
• Nutzen Sie die Community-Unterstützung durch ein Learner Connect-Programm für technische Unterstützung und Engagement der Lernenden.
• Widmen Sie dem Kurs 5–10 Stunden pro Woche, um ein Udacity Nanodegree-Zertifikat zu erwerben.

Programmdaten

21. Juni 2022 Stipendienanträge offen und Studenten werden automatisch für den AWS Machine Learning Foundations-Kurs (Phase 1) eingeschrieben

Verbinden Sie sich mit der ML-Community und machen Sie den nächsten Schritt

Vernetzen Sie sich mit Experten und gleichgesinnten aufstrebenden ML-Entwicklern auf der AWS Machine Learning Discord und melden Sie sich noch heute an AWS Machine Learning Engineer-Stipendienprogramm.

Über den Autor

Anastacia Padilla ist Product Marketing Manager für AWS AI & ML Education. Sie verbringt ihre Zeit damit, Angebote für die aufstrebende ML-Entwicklergemeinschaft aufzubauen und zu evangelisieren, um Studenten und unterrepräsentierte Gruppen im technischen Bereich weiterzubilden. Sie konzentriert sich auf die Demokratisierung der KI- und ML-Bildung, um allen zugänglich zu sein, die lernen möchten.

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• Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-your-career-with-ml-skills-through-the-aws-machine-learning-engineer-scholarship/