Bisher hatte die hauseigene Machine Learning University des Tech-Konzerns Amazon die Pforten exklusiv für die eigenen Mitarbeiter geöffnet. Nun können alle interessierten Entwicklerinnen und Entwickler 30 Kurse mit über 45 Stunden Material besuchen und ihr Wissen des maschinellen Lernens vertiefen. Dabei richten sich die Kurse sowohl an Anfängerinnen und Anfänger als auch an erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler.
Interessierte können die angebotenen Kurse filtern, indem sie angeben, ob sie auf das maschinelle Lernen aus der Perspektive eines „Geschäftlicher Entscheiders“, eines „Developers“, eines „Data Scientists“ oder eines „Data Platform Engineers“ blicken möchten. Nach Beenden eines Kurses lässt sich eine Prüfung ablegen zum Beispiel mit einem Zertifikat zu „AWS Certified Machine Learning – Specialty“. Bemerkenswert ist, dass viele einführende Texte auf Deutsch zur Verfügung stehen, die Kurse selbst sind allerdings auf Englisch. Die Teilnahme setzt eine kostenlose Registrierung voraus.
Aus der jeweiligen Perspektive heraus sind die Kurse in unterschiedliche Lernpfade aufgebaut. Sieht man sich exemplarisch den Pfad für Programmierer und Software-Entwickler an, so fällt auf, dass es einen von der Amazon Machine Learning University empfohlenen Weg gibt, in welcher Reihenfolge man die Kurse absolvieren sollte. Bei den Kursen ist gekennzeichnet, an welche Schwierigkeitsstufe sich der jeweilige Kurs richtet. So sollte man mit dem Kurs ML-Bausteine (ML Building Blocks: Services and Terminology) beginnen. Dieser Kurs geht 40 Minuten und stellt die wichtigen Begriffe und Begriffsdefinitionen vor.
Ein Folgekurs heißt „Developing Machine Learning Applications“ und geht über 2,5 h.
Kritik
Für uns Machine-Learning-Interessierte ist das eine tolle Nachricht, dass nun alle Entwicklerinnen und Entwickler nach einer Registrierung lernen dürfen. Gerade weil Amazon beim Machine Learning in der Weltspitze mitspielt, kann es für uns nur von Vorteil sein, bei der Amazon Machine Learning University vorbeizugucken.
Bei einem näheren Blick fällt aber schnell auf, dass Amazon sehr großen Wert darauf legt, die eigenen Tools und Services in den Vordergrund zu stellen. Das darf man dem Unternehmen nicht übelnehmen, denn die Werkzeuge und Dienste funktionieren schließlich gut und man bekommt mit ihnen die eigene Arbeit erledigt. Es sollte uns nur bewusst sein, dass wir nach dem Training in Amazon-Kategorien denken und uns wahrscheinlich auf Amazon-Werkzeuge verlassen. Als Entwickler lohnt es sich, Amazons Möglichkeiten zu kennen, aber auch darüber hinaus zu wissen, welche anderen Anbieter und Werkzeuge es darüber hinaus gibt.