Aperçu
Ce cours ciblé est conçu pour les techniciens désireux de réussir l'examen AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01), vous aidant à comprendre le processus de l'examen et les sujets clés. Améliorez votre maîtrise des connaissances essentielles en IA et ML, et familiarisez-vous avec les formats d'examen et leur difficulté grâce à des questions d'exemple.
- Niveaux : Intermédiaire
- Méthode d'enseignement : Formation numérique, vidéo et analyse de questions
- Durée : 4,25 heures
- Introduction aux examens de certification et aux notes d'examen
- Principes fondamentaux de l'IA et du ML, y compris les concepts, terminologies et cas d'utilisation pratique
- Perspectives sur l'IA Générative et les technologies AWS pour construire des applications
- Applications des Modèles de Fondation couvrant les considérations de conception et les méthodes d'évaluation
- Lignes directrices pour développer des systèmes d'IA éthiques et équitables
- Sécurité, Conformité et Gouvernance pour les solutions IA
- Évaluer les lacunes de connaissances et se préparer à l'examen
- Analystes d'affaires, support informatique, professionnels du marketing, managers, professionnels de la vente
- Individus ayant jusqu'à 6 mois d'expérience dans les technologies IA/ML sur AWS
- Toute personne préparant l'examen AWS Certified AI Practitioner
- Fondamentaux de l'IA pour les Professionnels du Business
- IA Générative pour les Cadres
Module 1 : Introduction aux examens de certification
- Aperçu des Certifications AWS
- Détails sur le format, la longueur et la note de passage de l'examen
Module 2 : Principes fondamentaux de l'IA et du ML
- Concepts clés et cas d'utilisation pour l'IA
- Cycle de vie du développement ML
Module 3 : Principes fondamentaux de l'IA Générative
- Concepts et applications commerciales de l'IA générative
- Construction d'applications avec les technologies AWS
Module 4 : Applications des Modèles de Fondation
- Considérations de conception et ingénierie des invites
- Entraînement et évaluation des modèles de fondation
Module 5 : Lignes directrices pour une IA Responsable
- Développement de systèmes d'IA éthiques et équitables
- Importance de la transparence dans les modèles
Module 6 : Sécurité, Conformité et Gouvernance pour les Solutions IA
- Sécurisation des systèmes IA
- Compréhension de la gouvernance et de la conformité
Module 7 : Résumé du cours
Programme
