Plan du cours

Introduction à AWS et ses services IA/ML

Configuration de l'environnement AWS

  • Création et gestion d'un compte AWS
  • Présentation du console de gestion AWS
  • Configuration de la CLI et des SDK AWS

Aperçu des services IA/ML AWS

  • Amazon SageMaker, AMIs d'apprentissage profond AWS et services AI AWS
  • Applications réelles de l'IA/ML sur AWS
  • Études de cas et exemples industriels

Amazon SageMaker

  • Introduction à Amazon SageMaker
  • SageMaker Studio et instances notebook
  • Fonctionnalités clés
  • Importation et traitement des données dans SageMaker
  • Ingénierie des caractéristiques et nettoyage des données

Formation et ajustement du modèle

  • Création et configuration de tâches de formation
  • Utilisation d'algorithmes intégrés et de scripts personnalisés
  • Ajustement des hyperparamètres
  • Débogage et profilage des tâches de formation

Déploiement et gestion du modèle

  • Création et configuration des points de terminaison
  • Surveillance et gestion des modèles
  • Techniques avancées de déploiement
  • Points de terminaison multi-modèles
  • Tests A/B et déploiements bleu/vert

Services IA AWS pour cas d'utilisation spécifiques

  • Amazon Rekognition
  • Analyse d'images et de vidéos
  • Services texte-à-parole et parole-à-texte
  • Intégration de Polly et Transcribe dans les applications

Services IA avancés sur AWS

  • Aperçu d'Amazon Comprehend et Lex
  • Traitement du langage naturel et services de chatbots
  • Construction et déploiement de chatbots avec Lex
  • Amazon traduction et prévision
  • Traduction linguistique et prévision de séries temporelles
  • Applications pratiques et cas d'utilisation

Résumé et prochains pas

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts d'IA/ML
  • Familiarité avec les bases d'AWS
  • Connaissances en programmation Python

Public cible

  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Enthusiastes de l'IA
  • Professionnels du TI
 14 Heures

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