Formation L'intelligence artificielle sur Amazon Web Services (AWS)
L'intelligence artificielle (IA) sur Amazon Web Services (AWS) désigne la suite de services d'IA et d'apprentissage automatique (ML) offerts par AWS pour aider les entreprises et les développeurs à créer des applications et des solutions intelligentes. AWS propose un ensemble complet d'outils et de services qui couvrent les différentes étapes du cycle de vie de l'IA/ML, allant de la préparation des données et de la construction des modèles au déploiement et à la surveillance.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à tirer parti des outils et des services AWS pour construire, entraîner et déployer efficacement des modèles d'IA.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les services d'IA/ML fournis par AWS.
- Mettre en place et gérer des environnements d'IA/ML sur AWS.
- Acquérir une expérience pratique dans la construction, l'entraînement et le déploiement de modèles d'IA à l'aide d'Amazon SageMaker.
- Apprendre à utiliser divers services d'IA d'AWS pour des cas d'utilisation spécifiques.
Format de la formation
- Conférence interactive et discussion.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.
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
Cours à partir de 4 + personnes. Pour un entraînement individuel ou en petit groupe, veuillez demander un devis.
Formation L'intelligence artificielle sur Amazon Web Services (AWS) - Réservation
Formation L'intelligence artificielle sur Amazon Web Services (AWS) - Demande de renseignements
L'intelligence artificielle sur Amazon Web Services (AWS) - Demande d'informations consulting
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LangGraph Avancé : Optimisation, débogage et surveillance de graphes complexes
35 HeuresLangGraph est un cadre de travail pour construire des applications LLM multi-acteurs avec état, sous forme de graphes composables dotés d’un état persistant et d’un contrôle sur l’exécution.
Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s’adresse aux ingénieurs de plateforme IA avancés, aux responsables DevOps pour l’IA et aux architectes ML souhaitant optimiser, déboguer, surveiller et faire fonctionner des systèmes LangGraph de niveau production.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir et optimiser des topologies LangGraph complexes pour la vitesse, le coût et l’évolutivité.
- Garantir la fiabilité grâce aux tentatives de recal, aux délais d’expiration, à l’idempotence et à la reprise basée sur des points de vérification.
- Déboguer et tracer les exécutions de graphes, inspecter l’état et reproduire systématiquement les problèmes en production.
- Instrumenter les graphes avec des journaux, des métriques et des traces, les déployer en production et surveiller les SLA et les coûts.
Format du cours
- Conférence interactive et discussions.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d’en convenir.
AWS IoT Core
14 HeuresCette formation en présentiel animée par un instructeur dans Canada (sur site ou à distance) s'adresse aux ingénieurs souhaitant déployer et gérer des appareils IoT sur AWS.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de créer une plateforme IoT comprenant le déploiement et la gestion d'un backend, d'une passerelle et d'appareils sur AWS.
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
21 HeuresCette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux développeurs souhaitant installer, configurer et gérer les fonctionnalités d'AWS IoT Greengrass pour créer des applications pour divers appareils.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables d'utiliser AWS IoT Greengrass pour construire, déployer, gérer, sécuriser et surveiller des applications sur des appareils intelligents.
AWS Lambda pour les développeurs
14 HeuresCette formation en direct, dirigée par un instructeur Canada (sur site ou à distance), s’adresse aux développeurs souhaitant utiliser AWS Lambda pour construire et déployer des services et des applications dans le cloud, sans s’inquiéter du provisionnement de l’environnement d’exécution (serveurs, machines virtuelles et conteneurs, disponibilité, évolutivité, stockage, etc.).
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer AWS Lambda pour exécuter une fonction.
- Comprendre le FaaS (Fonctions en tant que Service) et les avantages du développement sans serveur.
- Construire, télécharger et exécuter des fonctions AWS Lambda.
- Intégrer des fonctions Lambda avec différentes sources d’événements.
- Emballer, déployer, surveiller et dépanner des applications basées sur Lambda.
Création d'agents de codage avec Devstral : De la conception d'agents aux outils
14 HeuresDevstral est un framework open-source conçu pour créer et exécuter des agents de codage capables d'interagir avec des bases de code, des outils de développement et des API afin d'améliorer la productivité des ingénieurs.
Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en apprentissage automatique (ML) de niveau intermédiaire à avancé, aux équipes d'outils de développement et aux ingénieurs SRE souhaitant concevoir, implémenter et optimiser des agents de codage à l'aide de Devstral.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Configurer et paramétrer Devstral pour le développement d'agents de codage.
- Concevoir des flux de travail agents pour l'exploration et la modification des bases de code.
- Intégrer des agents de codage avec des outils de développement et des API.
- Appliquer les meilleures pratiques pour le déploiement sûr et efficace des agents.
Format de la formation
- Cours interactifs et discussions.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en convenir.
Maîtriser le DevOps avec AWS Cloud9
21 HeuresCette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leur compréhension des pratiques DevOps et rationaliser les processus de développement à l'aide d'AWS Cloud9.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Configurer et paramétrer AWS Cloud9 pour les flux de travail DevOps.
- Mettre en œuvre des pipelines d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD).
- Automatiser les processus de test, de surveillance et de déploiement à l'aide d'AWS Cloud9.
- Intégrer des services AWS tels que Lambda, EC2 et S3 dans les flux de travail DevOps.
- Utiliser des systèmes de contrôle de source comme GitHub ou GitLab au sein d'AWS Cloud9.
Développement d'applications serverless sur AWS Cloud9
14 HeuresCette formation en direct dirigée par un instructeur à Canada (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant apprendre à construire, déployer et maintenir efficacement des applications serverless sur AWS Cloud9 et AWS Lambda.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'architecture serverless.
- Configurer AWS Cloud9 pour le développement d'applications serverless.
- Développer, tester et déployer des applications serverless à l'aide d'AWS Lambda.
- Intégrer AWS Lambda à d'autres services AWS, tels qu'API Gateway et S3.
- Optimiser les applications serverless pour les performances et l'efficacité des coûts.
Fidji : Traitement d'images pour la biotechnologie et la toxicologie
14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur, en Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux chercheurs et professionnels de laboratoire de niveau débutant à intermédiaire souhaitant traiter et analyser des images liées aux tissus histologiques, aux cellules sanguines, aux algues et à d'autres échantillons biologiques.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Naviguer dans l'interface de Fiji et utiliser les fonctions principales d'ImageJ.
- Prétraiter et améliorer les images scientifiques pour une analyse plus performante.
- Analyser quantitativement les images, y compris le comptage cellulaire et la mesure de surfaces.
- Automatiser les tâches répétitives à l'aide de macros et de plugins.
- Personnaliser les flux de travail pour répondre aux besoins spécifiques de l'analyse d'images en recherche biologique.
Formation professionnelle sur l'IoT industriel (Internet des Objets) avec Raspberry Pi et AWS IoT Core
8 HeuresRésumé :
- Compréhension de l'architecture IoT et des fonctions de base.
- Exploration du concept d'objets (« Things ») et de capteurs, de l'Internet des Objets et de la cartographie des fonctions commerciales sur les solutions IoT.
- Aperçu complet des composants logiciels IoT : matériel, micrologiciel (firmware), middleware, infrastructure cloud et applications mobiles.
- Fonctions clés de l'IoT : gestion de flotte, visualisation de données, gestion et visualisation (FM et DV) basées sur le SaaS, systèmes d'alerte et d'alarme, intégration de capteurs et d'objets, et géorepérage (geo-fencing).
- Fondamentaux de la communication dispositif vers cloud de l'IoT utilisant MQTT.
- Connexion des appareils IoT à AWS via MQTT en utilisant AWS IoT Core.
- Intégration d'AWS IoT Core avec AWS Lambda pour le traitement et Amazon DynamoDB pour le stockage de données.
- Connexion d'un Raspberry Pi à AWS IoT Core pour une communication transparente des données.
- Pratique : Construction d'un dispositif intelligent à l'aide d'un Raspberry Pi et d'AWS IoT Core.
- Visualisation des données de capteurs et communication avec l'interface web.
Applications de LangGraph dans la finance
35 HeuresLangGraph est un framework permettant de créer des applications multimodèles dotées d'état persistent et d'une maîtrise de l'exécution, structurées sous forme de graphes composable.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, implémenter et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph, tout en respectant les exigences de gouvernance, d'observabilité et de conformité.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows LangGraph spécifiques au secteur financier, conformes aux exigences réglementaires et aux normes d'audit.
- Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils associés.
- Mettre en œuvre des mécanismes de fiabilité, de sécurité et d'intervention humaine pour les processus critiques.
- Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en matière de performance, de coûts et de SLA.
Format de la formation
- Conférences interactives et discussions.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en temps réel.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée, veuillez nous contacter afin de convenir des modalités.
Les fondamentaux de LangGraph : Conception et enchaînement des prompts pour les LLM par graphes
14 HeuresLangGraph est un cadre de travail permettant de créer des applications LLM structurées sous forme de graphes, offrant des capacités de planification, de branchement, d'utilisation d'outils, de gestion de la mémoire et d'exécution contrôlable.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs débutants, aux ingénieurs en prompts et aux praticiens des données souhaitant concevoir et développer des flux de travail LLM multicouches fiables à l'aide de LangGraph.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les concepts clés de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et savoir quand les utiliser.
- Construire des chaînes de prompts qui se branchent, appellent des outils et conservent l'état de la conversation.
- Intégrer la récupération de données et des API externes dans des flux de travail basés sur des graphes.
- Tester, déboguer et évaluer les applications LangGraph pour garantir leur fiabilité et leur sécurité.
Format du cours
- Cours interactif et discussions animées.
- Tutoriels guidés et analyses de code dans un environnement sandbox.
- Exercices axés sur des scénarios de conception, de test et d'évaluation.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
LangGraph dans le secteur de la santé : orchestration des flux de travail pour des environnements réglementés
35 HeuresLangGraph permet de créer des flux de travail étatiques et multi-acteurs alimentés par des LLM, offrant un contrôle précis des chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces fonctionnalités sont essentielles pour garantir la conformité, l'interopérabilité et développer des systèmes d'aide à la décision alignés sur les flux de travail médicaux.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en relevant les défis réglementaires, éthiques et opérationnels.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au secteur de la santé, en privilégiant la conformité et l'auditabilité.
- Intégrer des applications LangGraph avec des ontologies et des normes médicales (FHIR, SNOMED CT, CIM).
- Appliquer les meilleures pratiques en matière de fiabilité, de traçabilité et d'explicabilité dans des environnements sensibles.
- Déployer, surveiller et valider des applications LangGraph dans des environnements de production healthcare.
Format du cours
- Cours interactif et discussions.
- Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
- Pratique de mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser les détails.
LangGraph pour les applications juridiques
35 HeuresLangGraph est un cadre de travail permettant de créer des applications LLM multi-agents à état persistant sous forme de graphes composables, avec un état persistant et un contrôle précis de l'exécution.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions juridiques basées sur LangGraph, tout en respectant les contrôles nécessaires en matière de conformité, de traçabilité et de gouvernance.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au domaine juridique, en préservant l'auditabilité et la conformité.
- Intégrer des ontologies juridiques et des normes documentaires dans l'état du graphe et le traitement des données.
- Mettre en place des garde-fous, des approbations humaines en boucle (human-in-the-loop) et des chemins de décision traçables.
- Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production, avec une visibilité complète et des contrôles des coûts.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en temps réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Construction de workflows dynamiques avec LangGraph et agents LLM
14 HeuresLangGraph est un framework permettant de composer des workflows d'LLM structurés sous forme de graphes, prenant en charge la branching, l'utilisation d'outils, la mémoire et l'exécution contrôlable.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire et aux équipes produit souhaitant combiner la logique des graphes de LangGraph avec des boucles d'agents LLM pour créer des applications dynamiques et conscientes du contexte, telles que des agents de support client, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'information.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Concevoir des workflows basés sur des graphes coordonnant des agents LLM, des outils et de la mémoire.
- Mettre en œuvre un routage conditionnel, des tentatives de reconnexion et des mécanismes de repli pour une exécution robuste.
- Intégrer la récupération d'information, des API et des sorties structurées dans les boucles d'agents.
- Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour garantir fiabilité et sécurité.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion animée.
- Travaux pratiques guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
- Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.
LangGraph pour l'automatisation du marketing
14 HeuresLangGraph est un cadre d'orchestration basé sur des graphiques qui permet la création de workflows conditionnels et multi-étapes impliquant des LLM et des outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.
Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux marketeurs de niveau intermédiaire, aux stratèges du contenu et aux développeurs en automatisation souhaitant mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques avec logique de branchements ainsi que des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Concevoir des workflows de contenu et d'e-mails structurés sous forme de graphes avec une logique conditionnelle.
- Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour une personnalisation automatisée.
- Gérer l'état, la mémoire et le contexte à travers des campagnes multi-étapes.
- Évaluer, surveiller et optimiser les performances des workflows ainsi que les résultats de livraison.
Format du cours
- Conférences interactives et discussions en groupe.
- Travaux pratiques mettant en œuvre des workflows e-mail et des pipelines de contenu.
- Exercices basés sur des scénarios portant sur la personnalisation, la segmentation et la logique de branchements.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.