实战教程：在AWS上构建一个情感分析“机器人”

amazon sagemaker 是一项完全托管的服务，可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。amazon sagemaker 完全消除了过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。

为了帮助开发者更快上手amazon sagemaker，机器之心联合aws在6月开设了6期公开课，详细讲解了如何使用 amazon sagemaker 完成构建生成对抗网络、运行中文命名实体识别、简化 kubernetes 上的任务管理等任务，超过1000名开发者共同参与了学习与讨论。

现在，机器之心联合aws再次开设公开课，本次公开课设置3期线上分享，主题分别为：

amazon sagemaker studio详解

使用amazon sagemaker 构建一个情感分析「」

dgl图及其在amazonsagemaker上的实践

10月20日，第二期分享

使用amazon sagemaker 构建一个情感分析「机器人」

在第二期分享中，aws应用科学家刘俊逸将主要讲解情感分析任务背景、使用amazon sagemaker进行基于bert的情感分析模型训练、利用aws数字资产盘活解决方案进行基于容器的模型部署，详情如下：

分享主题：使用amazon sagemaker 构建一个情感分析「机器人」

分享时间：10月20日 20:00-21:00

讲师简介：刘俊逸，aws应用科学家，在领域有多年工作经验，在模型在快速消费品行业的构建，预测算法，推荐系统，身份证识别及其他ocr相关领域有着丰富的解决方案开发及落地实践经验。