Objectifs

  • Définir le “Machine Learning” et le “Deep learning”

  • Identifier les concepts dans un écosystème “Deep learning”

  • Utiliser SageMaker et le framework de programmation MXNet pour les workloads “Deep learning”

  • Considérer les solutions AWS pour les déploiements “Deep learning”

Public visé

  • Développeurs qui sont en charge du développement d’applications “Machine learning”

  • Développeurs qui souhaitent comprendre les concepts de “Deep learning” et qui souhaitent intégrer des solutions “Deep learning” sur AWS

Programme

  • Introduction à la formation

  • Présentation du “Machine learning”

  • Introduction au “Deep Learning”

  • Lab 1: Créer une AMI “Deep learning” et faire tourner un modèle de réseau neuronal perceptron multicouche

  • Introduction à Apache MXNet

  • Lab 2: Faire tourner un modèle réseau de neurones convolutionnels pour des images de prédiction en utilisant les données CIFAR 10

  • Architecture Machine Learning et Deep Learning sur AWS

  • Lab 3: Déployer un modèle Deep learning pour des prédictions en utilisant AWS Lambda

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