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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'interface en ligne de commande AWS (AWS CLI) et des kits de développement (SDK)

Vue d'ensemble des services d'IA/ML d'AWS

  • Amazon SageMaker, Amazon Machine Images (AMI) pour le Deep Learning d'AWS et les services d'IA d'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 et caractéristiques principales
  • Importation et traitement des données dans SageMaker
  • Ingénierie des fonctionnalités (feature engineering) et nettoyage des données

Formation et optimisation des modèles

  • Création et configuration des tâches de formation
  • Utilisation des algorithmes intégrés et des scripts personnalisés
  • Optimisation des hyperparamètres
  • Débogage et analyse des tâches de formation

Déploiement et gestion des modèles

  • Création et configuration des points de terminaison (endpoints)
  • Surveillance et gestion des modèles
  • Techniques avancées de déploiement
  • Points de terminaison multi-modèles
  • Tests A/B et déploiements bleus/verts

Services d'IA d'AWS pour des cas d'utilisation spécifiques

  • Amazon Rekognition
  • Analyse d'images et de vidéos
  • Services de synthèse vocale (text-to-speech) et de reconnaissance vocale (speech-to-text)
  • Intégration de Polly et Transcribe dans des applications

Services d'IA avancés sur AWS

  • Vue d'ensemble de Amazon Comprehend et Lex
  • Services de traitement du langage naturel (NLP) et de chatbots
  • Construction et déploiement de chatbots avec Lex
  • Amazon Translate et Forecast
  • Traduction linguistique et prévision temporelle (time-series forecasting)
  • Applications pratiques et cas d'utilisation

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts d'IA/ML
  • Connaissance des fondamentaux d'AWS
  • Connaissance de la programmation en Python

Audience cible

  • Data scientists
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Passionnés d'IA
  • Professionnels de l'informatique
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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