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Plan du cours
Introduction à AWS et à ses services d'IA/ML
Configuration de l'environnement AWS
- Création et gestion d'un compte AWS
- Introduction à la console de gestion AWS
- Configuration de l'AWS CLI et des SDK
Aperçu des services d'IA/ML d'AWS
- Amazon SageMaker, images AMI de deep learning AWS et services d'IA AWS
- Applications réelles de l'IA/ML sur AWS
- Études de cas et exemples sectoriels
Amazon SageMaker
- Introduction à Amazon SageMaker
- SageMaker Studio et instances de notebook
- Fonctionnalités clés
- Importation et traitement des données dans SageMaker
- Ingénierie des fonctionnalités et nettoyage des données
Entraînement et réglage des modèles
- Création et configuration des travaux d'entraînement
- Utilisation d'algorithmes intégrés et de scripts personnalisés
- Réglage des hyperparamètres
- Débogage et profilage des travaux d'entraînement
Déploiement et gestion des modèles
- Création et configuration des points de terminaison (endpoints)
- Surveillance et gestion des modèles
- Techniques de déploiement avancées
- Points de terminaison multi-modèles
- Tests A/B et déploiements bleu/vert
Services d'IA d'AWS pour des cas d'utilisation spécifiques
- Amazon Rekognition
- Analyse d'images et de vidéos
- Services de synthèse vocale et de reconnaissance vocale
- Intégration de Polly et Transcribe dans les applications
Services d'IA avancés sur AWS
- Aperçu de Amazon Comprehend et Lex
- Services de traitement du langage naturel et de chatbot
- Création et déploiement de chatbots avec Lex
- Amazon Translate et Forecast
- Traduction linguistique et prévision de séries temporelles
- Applications pratiques et cas d'utilisation
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base des concepts d'IA/ML
- Familiarité avec les bases d'AWS
- Connaissance de la programmation en Python
Public cible
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Passionnés d'IA
- Professionnels de l'informatique
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
La convivialité tout en apprenant