Stipendienprogramm für KI und ML von AWS

Das in Zusammenarbeit mit Udacity durchgeführte Stipendienprogramm für KI und ML von AWS ist ein auf KI/ML ausgerichtetes Stipendienprogramm, das jährlich 2 500 Stipendien sowie ein Mentorenprogramm für Studierende anbietet, die sich im Technologiebereich als unterversorgt oder unterrepräsentiert identifizieren. Das Programm zielt darauf ab, die Vielfalt der künftigen Arbeitskräfte in der Technologiebranche zu fördern, indem es finanzielle Hindernisse beseitigt, die Qualifikationen für eine Karriere in der Technologiebranche vermittelt und Unterstützung durch Mentoren anbietet.

Das Stipendienprogramm für KI und ML von AWS verwendet eine kostenlose, nur für Studierende zugängliche Version von AWS DeepRacer, um Teilnehmer für die Stipendienbewerbung vorzuqualifizieren. Die Voraussetzungen vermitteln den Schülern allgemeines Wissen über ML, indem ein Reinforcement-Learning-Modell entwickelt wird, mit dem eine Benchmark-Rundenzeit auf einer Rennstrecke erreicht werden kann. AWS DeepRacer für Studierende bietet kostenlose Lerninhalte, Prüfungen und die Möglichkeit, an der Liga von AWS DeepRacer für Studierende teilzunehmen, die den Schülern hilft, die Fähigkeiten zu erlernen, die sie benötigen, um die Voraussetzungen zu erfüllen. 

Es sind keine Vorkenntnisse in maschinellem Lernen, Informatik oder Autorennen erforderlich. Dieses Programm wurde entwickelt, um jedem durch das spannende Konzept des Rennsports den Einstieg in ML zu erleichtern.

Bewerbungen für das neue AWS-KI- und ML-Stipendienprogramm 2024 sind am 1. Februar 2024 über Udacity möglich. Studierende können die Stipendienvoraussetzungen für das Programm 2024 auf AWS DeepRacer für Studierende erfüllen, um ihren individuellen Code freizuschalten und somit ihre Bewerbung abzuschließen. 

Das Stipendienprogramm für KI und ML von AWS ist weltweit verfügbar, sofern dies nicht gesetzlich verboten ist. Die offiziellen Geschäftsbedingungen finden Sie hier. 

Das Stipendienprogramm für KI und ML von AWS ist einzigartig, da es AWS DeepRacer und entsprechende KI/ML-Schulungsinhalte als Mechanismus verwendet, um die Teilnehmer auf eine Weise zu inspirieren, zu motivieren und weiterzubilden, wie es kein anderes Stipendienprogramm tut. Im Gegensatz zu herkömmlichen Stipendien profitieren alle Teilnehmer, nicht nur die Gewinner, von dem Programm, indem sie die Grundlagen von ML, AWS-Angebote und die realen Probleme, die ML löst, kennenlernen.

Eines der Probleme, mit denen Neueinsteiger in ML konfrontiert sind, ist das Gefühl, dass ML für sie unerreichbar ist. Indem AWS DeepRacer Studierende auf unterhaltsame und praktische Weise mit Cloud- und ML-Angeboten vertraut macht, bietet es ihnen Inspiration und Selbstvertrauen, die sie benötigen, um sich nicht nur für STEM-Fächer einzuschreiben, sondern auch Herausforderungen zu meistern und ihren Abschluss erfolgreich abzuschließen. Eine größere Vielfalt führt zur Entwicklung von Technologien, die für die nächsten Generationen von derzeit unterrepräsentierten Gruppen attraktiver sind.

Studierende müssen sich für AWS DeepRacer für Studierende vorqualifizieren und ihren Stipendienantrag auf Udacity einreichen. Nach Abschluss ihrer Bewerbung wird Udacity die Studierenden kontaktieren und ihnen die Schritte zur Anmeldung für den Kurs „Einführung generativer KI mit AWS“ mitteilen.

Udacity Nanodegrees sind riesige offene Online-Kurse (Massive Open Online Courses, MOOCs), die die Lücke zwischen Lern- und Karrierezielen schließen sollen. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist ein Nanodegree-Programm? in der Udacity-Supportdokumentation.

Der Kompetenzleitfaden für das Stipendienprogramm beschreibt die Kurskonzepte, Projekte und Fähigkeiten, die die Studierenden während des Programms erlernen werden, einschließlich des Kurses Einführung in die generative KI mit AWS, KI-Programmierung mit Python Nanodegree, und Grundlagen von AWS ML Nanodegree. 

Bewerber benötigen in der Regel 1–2 Wochen, um die Voraussetzungen für AWS DeepRacer für Studierende zu erfüllen und sich für das Stipendium zu qualifizieren. Die KI-Programmierung im Selbststudium mit Python Nanodegree dauert 2-4 Monate, während die fortgeschrittenere Version von Grundlagen von AWS ML Nanodegree 3-6 Monate dauert. Der optionale Kurs Introducing generative KI in AWS wird auf 4 Wochen geschätzt.

Nein, die Beantragung ist kostenlos. Darüber hinaus sind alle Aspekte von AWS DeepRacer Student, dem Service, mit dem die Bewerbungsvoraussetzungen erfüllt werden, für Schüler kostenlos zum Lernen, Trainieren und Teilnehmen.

Das AWS-KI- und ML-Stipendienprogramm basiert auf einem kohortenbasierten Ansatz. Jedes Jahr werden zwei Kohorten mit 1 000 Studierenden ausgewählt. Die Bewerbungsfrist für die erste Kohorte im Jahr 2024 läuft am 31. Mai 2024 aus, und die Bewerbungen für die zweite Kohorte müssen bis spätestens 30. September 2024 eingereicht sein.