Скачать Eng 5 проектов на AWS для старта карьеры AI/ML-инженера - Lucy (2026)

[bart]

5 проектов на AWS для старта карьеры AI/ML-инженера​

5 AWS Projects to Become an AI/ML Engineer
Автор: Lucy Wang aka. Tech With Lucy
Язык: английский

Если вы хотите войти в AI/ML-разработку, но не знаете, с чего начать — этот курс даёт самое ценное: реальные проекты, которые можно сразу показать работодателю. Никаких синтетических заданий и игрушечных датасетов — только полноценные системы, построенные по индустриальным стандартам на платформе AWS.

Пять проектов охватывают ключевые направления современной AI-инженерии: от serverless-архитектур и NLP до RAG-систем, компьютерного зрения и генеративного ИИ. После прохождения у вас будет не просто набор знаний, а готовое портфолио с рабочим кодом на GitHub — именно то, что отличает соискателя от конкурентов на рынке.

Курс ведёт Lucy Wang (Tech With Lucy) — практик с опытом построения AI-систем в реальных компаниях. Каждый проект отражает задачи, с которыми сталкиваются ML-инженеры в продакшне, и включает интеграцию AWS API Gateway, Lambda, S3, SageMaker, Hugging Face и современных LLM.

Курс строится на реальной практике разработки AI-систем в компании: каждый из пяти проектов соответствует индустриальным сценариям, а не учебным задачам. Вы получаете опыт, максимально близкий к рабочим задачам AI/ML-инженеров — от интеграции AWS API Gateway, Lambda и S3 до использования SageMaker, Hugging Face и современных LLM.

Технические компетенции:

• Построение событийно-ориентированных serverless-архитектур на AWS
• Работа с инструментами NLP: sentiment analysis, entity extraction, text classification
• Проектирование и реализация Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Обучение, деплой и мониторинг моделей в Amazon SageMaker
• Создание приложений computer vision через Hugging Face и AWS
• Разработка генеративных AI-систем с безопасным backend-ом

Инженерные навыки:

• Построение продакшн-готовых API и микросервисов
• Работа с логированием, мониторингом и безопасностью
• Отладка и оптимизация ML-потоков
• Организация CI/CD для ML и AI-приложений

1. Умный serverless-инбокс с анализом тональности:

• Автоматическая обработка сообщений в реальном времени
• Классификация обращений по тональности и содержанию
• Интеграция AWS Lambda, S3, SNS/SQS и AI-API

2. Интеллектуальный FAQ-чатбот на RAG:

• Создание базы знаний на основе корпоративной документации
• Оркестрация поиска и генерации ответов
• Web-интерфейс + secure backend

3. Модель прогнозирования подписок в Amazon SageMaker:

• Обучение табличной ML-модели
• Развертывание endpoint-а и мониторинг качества
• Встраивание модели в продуктовый API

4. Сервис распознавания эмоций по изображениям:

• Использование моделей computer vision из Hugging Face
• Оптимизация обработки изображений
• Создание REST API для CV-инференса

5. Генеративный AI-тьютор с безопасным backend-ом:

• Интеграция LLM для обучения и подсказок
• Обеспечение приватности, ограничений и логирования
• Создание многошаговой логики ассистента

Что будет после завершения курса:

• 5 готовых проектов в портфолио, пригодных для GitHub и резюме
• Понимание полного жизненного цикла AI/ML-продукта
• Уверенное владение AWS-инструментами для AI и ML
• Навыки, которые действительно ожидают от начинающего AI/ML-инженера

Для кого подойдёт:

• Начинающим AI/ML-инженерам, которым нужно портфолио для выхода на рынок
• Backend-разработчикам, желающим перейти в AI-направление
• Специалистам по данным, которые хотят освоить облачные AI-решения на AWS
• Всем, кто хочет войти в AI-карьеру через практику, а не теорию
• Разработчикам, изучающим современные паттерны MLOps и cloud-деплоя

Что получите:

• 5 полностью рабочих AI-проектов на AWS для портфолио и резюме
• Практический опыт с SageMaker, Lambda, RAG, Hugging Face и LLM
• Понимание CI/CD, мониторинга и безопасности в ML-продуктах
• Навыки построения serverless-архитектур и продакшн-готовых API
• Готовность к реальным задачам AI/ML-инженера с первого дня работы

Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: