根据 AWS人工智能总经理Matt Wood的博客文章，Amazon面向工程师的内部机器学习课程现已在Amazon Web Services平台上公开。

30多门课程是自助式，自定进度的，并且是针对机器学习的新AWS认证的一部分。从基础知识开始，转到实际示例，学生将学习如何将机器学习应用于交付路线优化等问题，以及如何使用AWS服务(如DeepLens，SageMaker和Rekognition)。

该计划针对四个小组-数据科学家，业务专业人员，数据平台工程师和开发人员-提供涵盖45个小时以上教学的各种课程，视频和实验室。这些课程是免费的，但学生必须支付实验室和考试期间使用的服务。

亚马逊的宣布是在Coursera合作推出针对新云开发人员和专业人士的AWS云基础培训计划之后的。AWS有广泛的培训计划，但是公开课程可以将其覆盖范围扩展到数百万的学习者。

将其机器学习课程纳入正式的证书计划为开发人员提供了强大的动力。AWS证书占收入 最高的三项非安全性IT认证中的两项。在包括机器学习在内的人工智能(AI)需求旺盛的领域，认证还可以作为雇主预先审查过的人才的指标。

亚马逊与最大的云竞争对手一道，公开了内部AI培训计划。Google在启动IT专业证书计划几周后，于2月开设了机器学习速成班。此后不久，4月，微软启动了以内部课程为蓝本的AI培训计划。

大型技术雇主提供的计划和开放式知识库可以替代传统的教育计划，而大学正开始引起人们的注意。公司如亚马逊，苹果，Facebook的和谷歌已经创建了大学课程，并与他们正在努力实现它。

其他机构正在采取更大的行动。上个月，加利福尼亚大学伯克利分校宣布，将建立一个跨学科的数据科学部门，以响应对该领域日益增长的兴趣。去年10月，麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)透露了一项耗资10亿美元的计算机学院的计划，以及对AI教学方法的全面改革。

这些举措还引发了教育工作者和专业人士之间的对话，即是将AI等新技术整合到传统计算程序中还是将它们作为独立的部门拆分出来，以及如何将这些机会扩展到顶级STEM机构之外。