.29.学习社区 | 人工智能主题学习月|组团共学有奖,大额红包/海量周边完成即有!

CSDN 已上线亚马逊云科技超过 60 门中文数字化培训课程,希望为学习者提供亚马逊云科技基础技能知识和最佳实践。
每门课程时长从十分钟到几小时不等,由亚马逊云科技专家打造,其中包括最受欢迎的《亚马逊云科技云从业者必修知识》,涵盖了亚马逊云科技的云概念、核心服务、安全性、架构、定价和支持系统等内容,能够帮助学习者构建基础的云知识体系。其他内容包括亚马逊云科技解决方案入门系列课程(例如机器学习、安全性、无服务器开发)、亚马逊云科技认证备考课程以及专为开发者打造的学习计划等。
为了鼓励更多人了解、学习人工智能的相关技术,亚马逊云科技联合 CSDN 社区,在 12 月份推出了社区“人工智能主题学习月”活动。
我已申请成为“领学大使”,希望能招募到 ≥5 位学员,和我一起在本社区完成人工智能课程的学习,我会按奖励规则把奖品给到活动中的优秀学员。
欢迎大家在本帖任务区,提交自己的博客主页链接进行报名 !
PS:请扫码加入我的活动群,如果 ≥5 人进群并完成报名,会有官方奖励的 10 元群红包~( 每多 1人,红包 可多➕ 2元,最高300元)
本次学习课程
| 学习课程 | 推荐学习理由 |
|---|---|
| 人工智能入门 | 这是人工智能 (AI) 入门课程。在本课程中,我们将讨论什么是 AI 及其重要性,并简要介绍机器学习和深度学习(它们是 AI 的子集),并介绍 Amazon 如何在其产品中使用 AI。 |
| 机器学习入门 | 本课程向您介绍机器学习概念和数据所起到的作用。我们将浏览使用案例、讨论构建智能应用程序的创新方法,并回顾可用于机器学习的亚马逊云科技框架和服务。 |
| 深度学习入门 | 本入门课程概述了深度学习 (DL) 的概念。在本课程中,我们将讨论可用于 DL 的亚马逊云科技服务,并介绍一个正在使用 DL 进行创新的亚马逊云科技客户的案例研究。 |
| 备考:亚马逊云科技认证解决方案架构师 – 助理级 | 亚马逊云科技认证解决方案架构师 – 助理级考试旨在检验考生在亚马逊云科技上设计和部署可扩展、高度可用且具有容错能力的系统方面的专业技术知识。参加这一为期半天的中级培训可以了解考试的主题领域,并了解这些主题与 Architecting on Amazon Web Services 以及具体学习领域的对应关系,从而为考试做好准备。本课程会分析每个主题领域的样题,并向您讲授如何解读试题考察的概念,让您能更轻松地排除错误答案。 |
参与方式:
1.完成报名:在本帖任务区,提交 CSDN 个人博客的主页链接;
2.加入活动群:扫码加入我的专属活动群

3. 完成相应任务并打卡:按奖励规则要求,完成相应任务后,在本帖评论区打卡。
| 类型 | 任务规则 | 打卡示例 |
|---|---|---|
| 入门任务 | 完整观看任一门指定课程中的任 2 个章节,并按要求在本帖评论区,完成截图打卡。 | 评论格式:入门任务完成打卡+截图(下为截图示例)
|
| 进阶任务 | 完整观看任一门指定课程后,输出质量分 85+ 的原创学习笔记博文,并按要求在本帖评论区,完成打卡。 | 评论格式:进阶任务完成打卡 - 第 x 篇 - 链接 |
参与奖励:
以下所有奖项可以叠加获得
| 奖项 | 奖励规则 | 奖励 | 奖品图 |
|---|---|---|---|
| 优秀奖 | 单社区内前 30 名完成「入门任务」注:1,领学员社区每多 10 人完成,即可多加 10 个奖励名额,单社区最多 150个名额;2,往期【云原生主题学习月】学员奖励获得者不参与此次评奖。 | * 活动勋章(虚拟)1 马克杯1 |
|
| 精英奖 | 单社区内,≥10人完成「进阶任务」并原创合格质量的文章数 TOP 5 注:往期【云原生主题学习月】学员奖励获得者不参与此次评奖。 | * 电子荣誉证书1 亚马逊云科技 T 恤1 |
|
活动时间安排:
· 参与时间:2022-12-23至 2023-1-10(5 人成团后即可开始学习)
· 获奖名单公示时间:2023-1-19 前
· 奖励领取时间:2023-1-20 至 2023-1-31
· 奖励发放时间:暂定 2023-2-20前
注:实物奖励发放受疫情及物流影响,具体发放时间可能有所调整。
Q&A
\1. 可以中途换领学员或者报名多个领学大使吗?
答:不允许,将取消在本社区的获奖资格。
\2. 如何得知获奖?
答:本社区的奖励请及时关注本帖动态/社群/私信通知。
\3. 需要创作的合格质量的文章是什么样的?
答:文章需要是结构完整、语句通畅的技术类学习文章,最终质量分达到 85+。
质量分查询地址:https://www.csdn.net/qc
反作弊声明:
社区参与学员需要是 CSDN 真实用户,官方会通过实名认证、码龄、技术标签、内容互动、原力等级等维度核实参与学员的真实性。
如发现违规刷量、无法核实为真实用户的情况,会直接取消计入及获奖资格。
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