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          簡介:了解在AWS平臺上機器學習技術如何與物聯網技術結合、了解AWS如何通過威脅檢測和補救保證云安全、了解AWS 平臺上的 JAVA 應用開發、了解公有云時代的DevOps實踐

          第1章 AWS 平臺上的 JAVA 應用開發

          本章將講解AWS JVM生態系統和適用于Java的多種AWS開發工具包,以及如何利用這些工具在AWS云上進行JAVA開發。

          第2章 當 IoT 遇見 AI

          本章介紹了機器學習技術如何與物聯網技術結合,在物聯網邊緣設備上部署機器學習模型,從靠近設備的位置進行機器學習的模型推理。還介紹了 AWS 的機器學習平臺 Amazon SageMaker,如何使用 Amazon SageMaker 加速機器學習應用的開發和部署。

          第3章 AWS云端安全保障:如何進行威脅檢測和補救

          本章將討論企業客戶從本地環境遷移到云端或者直接在云端部署工作負載時面臨著不一樣的安全環境,本次演講描述如何在 AWS 云端檢測各種威脅,和傳統的環境有什么不同,如果充分利用 AWS 的優勢針對入侵威脅更好的實現自動化的響應和修復。

          第4章 公有云時代的DevOps實踐

          本章將講解企業在DevOps領域面臨的痛點,如架構升級問題、規劃管理問題、團隊建設問題等;AWS DevOps理念設計,包括模型、工具、交付流水線等;還能了解貝斯平DevOps服務及實踐 案例。
          課程須知
          本課程是AWS技術峰會2019大會的精華內容。通過學習幫助您全面了解 AWS 在計算、存儲、網絡、數據庫、人工智能、機器學習、大數據與數據分析、自動化運維、物聯網、安全與合規等領域的解決方案與創新視野。
          老師告訴你能學到什么?
          1、機器學習與物聯網技術如何結合,了解機器學習應用的開發和部署 2、如何在AWS云端檢測各種威脅,AWS如何實現自動化的響應和修復 3、AWS 平臺上的 JAVA 應用開發工具包及流程 4、公有云時代的DevOps實踐
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