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AWS : deep learning

aws

Ce cours vous présente les solutions de Deep Learning (DL) basées sur le cloud sur Amazon Web Services (AWS). La formation détaillera l'utilité du deep learning et expliquera ses différents concepts. Ce cours vous apprend également à exécuter vos modèles sur le cloud à l'aide d'Amazon SageMaker et du framework MXNet. En outre, vous obtiendrez une meilleure compréhension du déploiement de vos modèles de deep learning à l'aide de services AWS tels que AWS Lambda et Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS) tout en concevant des systèmes intelligents sur AWS, basés sur le Deep Learning.

Objectifs

  • Définir le machine learning et le deep learning
  • Identifier les concepts dans un écosystème deep learning.
  • Tirer parti d'Amazon SageMaker et du framework de programmation MXNet pour les charges de travail deep learning
  • Adapter les solutions AWS pour les déploiements deep learning

Public

  • Développeurs responsables du développement d'applications Deep Learning
  • Développeurs souhaitant comprendre les concepts du Deep Learning et comment implémenter une solution Deep Learning sur AWS

Prérequis

  • Compréhension de base des processus de machine learning
  • Compréhension de base des services de base AWS tels qu'Amazon EC2 et connaissance du AWS SDK
  • Connaissance de base d'un langage de script (ex. Python)

Programme de la formation

Introduction au Machine Learning

Introduction au Deep Learning

  • Lab 1: exécuter une instance de notebook Amazon SageMaker et exécuter un modèle de réseau neuronal Perceptron multicouche

Introduction à MXNet sur AWS

  • Lab 2: exécuter un modèle CNN (Convolutional Neural Network) pour prédire des images à l'aide de CIFAR 10 dataset

Deployer des Smart Applications sur AWS

  • Lab 3: déployer un modèle Deep Learning pour prédire des images en utilisant AWS Lambda

Méthode pédagogique

Un support de cours est remis à chaque participant. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices discutés avec le formateur.

Méthode d'évaluation

Le cours est agrémenté de questions et mises en situation pour maximiser l'apprentissage. A l'issue de la formation, un questionnaire de satisfaction sera à compléter en ligne.