Formation AI on Amazon Web Services (AWS)
AI on Amazon Web Services (AWS) désigne la suite de services d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) proposés par AWS pour aider les entreprises et les développeurs à créer des applications et des solutions intelligentes. AWS fournit un ensemble complet d'outils et de services qui répondent aux différentes étapes du cycle de vie de l'IA/ML, de la préparation des données et de la construction de modèles au déploiement et à la surveillance.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à exploiter les outils et services AWS pour construire, former et déployer des modèles d'IA de manière efficace.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les services d'IA/ML fournis par AWS.
- Pouvoir configurer 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 les différents services d'IA d'AWS pour des cas d'utilisation spécifiques.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à AWS et à ses services AI/ML
Configuration de l'environnement AWS
- Création et gestion d'un compte AWS
- Introduction à la console AWS Management
- Configuration du CLI et des SDK AWS
Présentation des services AI/ML d'AWS
- Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMIs et AWS AI Services
- Applications réelles de l'IA/ML sur AWS
- Études de cas et exemples industriels
Amazon SageMaker
- Introduction à Amazon SageMaker
- SageMaker Studio et les instances de notebook
- Caractéristiques et fonctionnalités clés
- Importation et traitement des données dans SageMaker
- Ingénierie des fonctionnalités et nettoyage des données
Formation et optimisation des modèles
- Création et configuration des tâches d'apprentissage
- Utilisation d'algorithmes intégrés et de scripts personnalisés
- Réglage des hyperparamètres
- Débogage et profilage des tâches d'entraînement
Déploiement du modèle et Management
- Création et configuration des points finaux
- Surveillance et gestion du modèle
- Techniques de déploiement avancées
- Points d'extrémité multi-modèles
- Tests A/B et déploiements bleu/vert
Services d'IA AWS pour des Use Case spécifiques
- Amazon Rekognition
- Analyse d'images et de vidéos
- Services de synthèse vocale et de conversion de la parole en texte
- Intégration de Polly et Transcribe dans les applications
Services d'IA avancés sur AWS
- Aperçu d'Amazon Comprehend et Lex
- Traitement du langage naturel et services de chatbot
- Construire et déployer des 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
- Compréhension de base des concepts d'IA/ML
- Familiarité avec les principes de base d'AWS
- Programming connaissances en Python
Public
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Passionnés d'IA
- Professionnels de l'informatique
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Configurer AWS Lambda pour exécuter une fonction.
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- Activer les services AWS pour commencer à gérer l'infrastructure.
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- Améliorer la qualité et réduire les coûts de déploiement de l'infrastructure.
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- Mettre en place et configurer AWS Cloud9 pour les flux de travail DevOps.
- Mettre en œuvre des pipelines d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD).
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de l'architecture serverless.
- Configurer AWS Cloud9 pour le développement d'applications sans serveur.
- Développer, tester et déployer des applications sans serveur à l'aide de AWS Lambda.
- Intégrer AWS Lambda avec d'autres services AWS tels que API Gateway et S3.
- Optimiser les applications sans serveur pour la performance et la rentabilité.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Naviguer dans l'interface Fiji et utiliser les fonctions principales d'ImageJ.
- Prétraiter et améliorer les images scientifiques pour une meilleure analyse.
- Analyser les images quantitativement, y compris le comptage des cellules et la mesure de la surface.
- Automatiser les tâches répétitives à l'aide de macros et de plugins.
- Personnaliser les flux de travail pour répondre aux besoins spécifiques d'analyse d'images dans la recherche biologique.
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- Comprendre les principes fondamentaux des grands modèles de langage.
- Configurer et utiliser Google Gemini AI pour diverses tâches d'IA.
- Mettre en œuvre des transformations de texte à texte et d'image à texte.
- Construire des applications de base basées sur l'IA.
- Explorer les fonctionnalités avancées et les options de personnalisation de Google Gemini AI.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'IA dans la création de contenu.
- Configurer et utiliser Google Gemini AI pour générer et optimiser le contenu.
- Appliquer des transformations de texte à texte pour produire un contenu créatif et original.
- Mettre en œuvre des stratégies de référencement à l'aide d'informations basées sur l'IA.
- Analyser les performances du contenu et adapter les stratégies à l'aide de Gemini AI.
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- Comprendre l'impact de l'IA sur le service à la clientèle.
- Configurer Google Gemini AI pour automatiser et personnaliser les interactions avec les clients.
- Utiliser les transformations de texte à texte et d'image à texte pour améliorer l'efficacité du service.
- Développez des stratégies basées sur l'IA pour l'analyse en temps réel des commentaires des clients.
- Explorer les fonctionnalités avancées pour créer une expérience de service client transparente.
Google Gemini AI for Data Analysis
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données de niveau débutant à intermédiaire et aux professionnels de l'entreprise qui souhaitent effectuer des tâches d'analyse de données complexes de manière plus intuitive dans divers secteurs en utilisant Google Gemini AI.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Google Gemini AI.
- Connecter diverses sources de données à Gemini AI.
- Explorer les données à l'aide de requêtes en langage naturel.
- Analyser les modèles de données et en tirer des enseignements.
- Créer des visualisations de données convaincantes.
- Communiquer efficacement des informations basées sur des données.
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
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- Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
- Les "objets", les "capteurs", l'internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
- Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
- Fonctions de l'IdO - Gestionnaire de flotte, visualisation des données, FM et DV basés sur SaaS, alerte/alarme, intégration des capteurs, intégration des "choses", géofencing
- Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
- Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
- Connexion du noyau AWS IoT avec la fonction AWS Lambda pour le calcul et le stockage des données.
- Connexion de Raspberry PI avec le noyau AWS IoT et communication simple de données.
- Alertes et événements
- Calibration des capteurs
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8 HeuresRésumé :
- Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
- Les "objets", les "capteurs", Internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
- Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
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- Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
- Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
- Connecter AWS IoT core avec AWS Lambda function pour le calcul et le stockage des données en utilisant DynamoDB.
- Connexion de Raspberry PI avec AWS IoT core et communication simple de données.
- Travaux pratiques avec Raspberry PI et AWS IoT Core pour construire un appareil intelligent.
- Visualisation des données de capteurs et communication avec une interface web.