Formation - Amazon Web Services (AWS) - Deep Learning

1 - Présentation du Machine Learning

• Bref historique de l'IA, du ML et du DL
• L'importance commerciale du ML
• Défis communs en ML
• Différents types de problèmes et de tâches de ML
• IA sur AWS

2 - Introduction au Deep Learning

• Introduction au DL
• Les notions de DL
• Résumé sur la façon de former des modèles DL sur AWS
• Présentation d'Amazon SageMaker
• Lab : création d'une instance de bloc-notes Amazon SageMaker et exécution d'un modèle de réseau neuronal perceptron multicouche

3 - Introduction à Apache MXNet

• La motivation et les avantages d'utiliser MXNet et Gluon
• Termes et API importants utilisés dans MXNet
• Architecture des réseaux de neurones convolutifs (CNN)
• Lab : formation d'un CNN sur un ensemble de données CIFAR-10

4 - Architectures ML et DL sur AWS

• Services AWS pour le déploiement de modèles DL (AWS Lambda, AWS IoT Greengrass, Amazon ECS, AWS Elastic Beanstalk)
• Introduction aux services AWS AI basés sur DL (Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Rekognition)
• Lab : déploiement d'un modèle entraîné pour la prédiction sur AWS Lambda