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法學2023年AWS熱門專案
AWS（亞馬遜網路服務）是亞馬遜的完整雲計算平臺，包含PaaS、IaaS以及捆綁SaaS產品。AWS服務可以幫助企業利用資料庫儲存、處理能力和內容分發等資源來實現其目標。
AWS（亞馬遜網路服務）是亞馬遜的完整雲計算平臺，包含PaaS、IaaS以及捆綁SaaS產品。AWS服務可以幫助企業利用資料庫儲存、處理能力和內容分發等資源來實現其目標。
AWS透過將電子商務提升到軟體開發標準之上，改變了線上業務的運作方式。AWS利用最先進的技術打造強大的客戶和服務合作伙伴關係，使遠端快速開展業務和服務交付成為可能。
使用SageMaker訓練AI模型
對AI專家的需求正在激增，如果您想進入這個領域，您也需要處理一些機器學習專案。AWS在其服務中提供AI解決方案，其中最受歡迎的是Amazon SageMaker。在這個專案中，您可以使用SageMaker訓練AI模型。
Amazon SageMaker為您提供了一個獨特的、整合的AI開發環境。該IDE允許您建立筆記本、在步驟之間切換、檢查結果等等。SageMaker筆記本將使您能夠快速有效地獲取日誌事件。您還可以使用SageMaker的Autopilot功能以更少的努力完成此過程。
您應該瞭解AI概念和演算法才能參與這個專案。如果您以前沒有參與過機器學習專案，我們建議您從一個簡單的模型開始。您應該首先從一個簡單的問答機器人開始，該機器人在其選項中包含許多問題。然後，您可以逐漸構建一個更高階和更具對話性的聊天機器人。
建立文字轉語音轉換器
文字轉語音是一種基於人工智慧的功能，廣泛用於許多網站和網路應用程式。此專案的關鍵重點是建立一個文字轉語音轉換器。AWS Lambda和Amazon Polly非常適合將文字資料完全轉換為語音，這種組合可以幫助您開發真實的語音合成應用程式。藉助Amazon Polly，您可以利用先進的深度學習技術來實現準確的轉換。同時，AWS Lambda透過作為無伺服器應用程式來進一步提高響應速度。
使用Lex建立聊天機器人
在當今以客戶為中心的時代，聊天機器人為企業提供了巨大的幫助。聊天機器人可以快速解答客戶疑問，幫助提升客戶體驗並降低成本。
聊天機器人在提供快速的業務解決方案方面發揮了重要作用。因此，大約58%的B2B企業和42%的B2C企業在其網站上使用聊天機器人。
企業使用聊天機器人來快速解答問題，有時還可以解決投訴。在這個專案中，您將使用Amazon Lex來構建一個聊天機器人。Amazon Lex是一項簡化開發者聊天機器人工作的服務。它提供一鍵式部署，因此您可以在建立機器人後將其新增到各種平臺。它簡化了構建自然對話聊天機器人的過程，因為您只需要新增一些短語和示例來訓練模型。此外，您可以輕鬆地將Amazon Lex與其他AWS服務（如AWS Lambda）整合。
使用Rekognition識別名人
計算機視覺是AI和機器學習中最流行的概念之一。如果您有興趣從事計算機視覺專案，那麼應該從這個專案開始。如果您對計算機視覺有一些瞭解，那麼您應該瞭解OpenCV。
憑藉其廣泛的用於計算機視覺、AI和影像處理的開源庫，OpenCV已成為當今系統關鍵即時效能需求的重要組成部分。在開始此專案之前，您應該瞭解計算機視覺的基礎知識及其相關的演算法。
在這個專案中，您需要建立一個面部識別模型來識別影像中的特定人員。通常，訓練面部識別模型需要時間和精力，但是由於我們使用AWS，事情變得更容易了。這是AWS熱門專案之一。您將在此專案中使用Amazon Rekognition進行面部識別，因為它允許使用者使用深度學習快速新增和分析影像。它被認為是影像分析的API，而OpenCV用於即時影像分類。
此產品可以識別影片和影像中的許多物體、活動、人員和文字。這是AWS熱門專案之一。使用Rekognition，構建和訓練面部識別模型將容易得多。
建立個性化新聞源
目標是根據使用者的偏好、過去的活動和閱讀歷史建立個性化新聞源。Google利用此功能根據搜尋和閱讀歷史在移動瀏覽器中顯示推薦文章。您可以使用AWS DynamoDB和AWS Lambda來構建個性化內容交付平臺。您需要從使用者接觸點提取資料，DynamoDB儲存應用程式的資料。儲存的資料和Lambda函式是開發使用者配置檔案的平臺。相關引數使建立使用者Feed成為可能。
結論
專案是展示您對特定主題或技能的理解的最佳方式。專案可以向其他人展示您已經使用過關鍵技術。處理專案還可以讓您識別自己的痛點。處理AWS專案將幫助您改進您的作品集（或簡歷）。
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