SageMakerで予測モデルを作りBedrockの生成APIを使う

SageMakerで予測モデルを作りBedrockの生成APIを使う｜Jose Portilla / Pierian Training

SageMakerの環境準備から、データ加工・モデル学習・配置と生成モデルの呼び出しまでを扱う。

Canvasでペンギンのデータを使う機械学習、Python SDKのk近傍法、JumpStartのモデル配置を学ぶ。Bedrockでは文章・画像生成と検索文書を使う回答の例を扱う。

原題：Amazon SageMaker

学習・データから予測：Data WranglerとCanvasで前処理・モデル作成・推論を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/amazon-sagemaker-course/

学習・SDKと配置：Python SDKでの学習とJumpStartからのエンドポイント配置を学ぶ。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/amazon-sagemaker-course/

学習・生成モデルの利用：Bedrockの文章・画像生成、文書を検索して回答に使う処理を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/amazon-sagemaker-course/

対象：Python開発者と、AWSで機械学習を試したい実務担当者。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスを確認）。言語：英語（日本語字幕の対応は未確認）。利用条件：一部講義にプレビューの案内あり。全講座の受講条件・現在価格はUdemyで確認。

確認事項（編集部）：公開更新は2024年5月で、Studioやモデル名は当時のものを含む。SageMakerのリソース作成権限とAWS利用料が必要。権限を広くする講座の記述を自社環境にそのまま適用せず、学習環境に必要な範囲を確認する。

出典：Jose Portilla / Pierian Training / Udemy「Amazon SageMaker — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/amazon-sagemaker-course/

SageMakerで予測モデルを作りBedrockの生成APIを使う

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