Certifié AWS AI Practitioner

Aperçu

Bienvenue dans le voyage transformateur qu'est le cours AWS Certified AI Practitioner ! Dans le paysage changeant de l'IA d'aujourd'hui, il est essentiel d'avoir une bonne compréhension des concepts d'intelligence artificielle, mais savoir comment mettre en œuvre ces concepts sur AWS est là où se trouve le défi et l'opportunité.

Si vous vous êtes déjà senti dépassé par les complexités de l'intégration de l'IA dans AWS, vous n'êtes pas seul. Chaque tutoriel semble simple, pour ensuite révéler sa vraie difficulté lorsque vous êtes plongé dans les détails, appliquant l'IA à vos solutions AWS.

Ce cours est conçu pour aborder ce problème. Conçu pour ceux qui possèdent déjà une compréhension de base d'AWS, nous nous concentrons sur le comblement du fossé entre la connaissance théorique et les applications réelles d'AWS.

Grâce à un apprentissage pratique basé sur des scénarios, vous développerez les compétences nécessaires pour naviguer et exceller dans l'écosystème IA d'AWS, allant au-delà des fondamentaux avec des idées précieuses et applicables. De plus, ce cours vous préparera à passer avec confiance l'examen AWS Certified AI Practitioner, vous fournissant les connaissances et compétences pour obtenir cette certification et valider votre expertise dans les solutions AWS alimentées par l'IA.

Modules du Cours 1. Fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique Plongez dans les concepts essentiels de l'IA, en comprenant les distinctions entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Vous aborderez divers types de données, les méthodes d'apprentissage, et identifierez des cas d'utilisation pratiques de l'IA et de l'apprentissage automatique, posant une base solide pour vos initiatives IA sur AWS. 2. Fondamentaux de l'IA générative Concentrez-vous sur les attributs uniques de l'IA générative, y compris les tokens, les embeddings et le cycle de vie des modèles de fondation.

Discutez des considérations de coût et de l'infrastructure AWS propre à l'IA générative, ainsi que des applications réelles, des avantages et des contraintes. 3. Applications des modèles de fondation Apprenez à concevoir et personnaliser des applications en utilisant les modèles de fondation.

De la sélection et du réglage de modèles pré-entraînés à l'implémentation de la génération augmentée par récupération et des bases de données vectorielles, enrichissez vos connaissances sur le déploiement efficace de modèles d'IA sur AWS. Explorez les meilleures pratiques en ingénierie de prompt et les métriques pour évaluer la performance des modèles. 4.

Directives pour une IA responsable Explorez les principes fondamentaux et les outils pour créer des applications d'IA responsables. Discutez de la sélection responsable des modèles, de la gestion des risques juridiques et de la réduction des biais, garantissant que vos solutions d'IA sont à la fois sûres et éthiques, ancrées dans un design transparent et centré sur l'humain. 5.

Sécurité, Conformité et Gouvernance pour les Solutions IA Abordez les aspects clés de la sécurisation des systèmes d'IA sur AWS, des bonnes pratiques en ingénierie des données à la conformité réglementaire et aux stratégies de gouvernance, garantissant que vos applications d'IA sont sécurisées, conformes et dignes de confiance. 6. Conclusion et étapes suivantes Résumez les concepts clés, complétez une évaluation finale, et explorez les ressources pour un apprentissage continu dans l'espace dynamique d'IA/ML sur AWS.

Réfléchissez à l'impact futur de l'IA au sein d'AWS et au-delà, vous préparant à une avancée continue dans ce domaine passionnant. Équipez-vous des compétences nécessaires pour maîtriser l'IA sur AWS grâce à ce cours hautement pratique et concret, où la théorie rencontre la complexité de l'application réelle.

Que vous cherchiez à améliorer votre rôle actuel ou à ouvrir de nouvelles voies dans l'IA, ce cours est votre tremplin vers l'avenir de l'IA sur AWS.

Programme

• Introduction au Cours
Ce module d'introduction offre un aperçu du cours de Praticien Certifié en IA d'AWS, en décrivant ses objectifs, les avantages de la certification, et la structure de l'examen. Vous évaluerez vos prérequis, explorerez le processus de certification, et configurerez votre propre compte AWS. À la fin de ce module, vous aurez une compréhension claire de ce à quoi vous attendre et comment vous préparer pour le parcours à venir.
• Fondamentaux de l’IA et du ML
Ce module établit les bases de la compréhension de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, en se concentrant sur leurs concepts fondamentaux et leurs applications dans le monde réel. Vous explorerez différents types d'apprentissage, méthodes d'inférence, et structures de données IA. De plus, vous serez introduit à MLOps et au cycle de développement de l'apprentissage automatique, préparant le terrain pour la mise en œuvre de l'IA sur AWS.
• Fondamentaux de l’IA générative
Ce module introduit les concepts clés de l'IA générative, y compris les tokens, le découpage, et les embeddings. Vous explorerez le cycle de vie des modèles de fondation, leurs capacités, et leurs limitations dans les applications réelles. De plus, vous obtiendrez des informations sur l'infrastructure AWS pour construire des solutions d'IA générative et les considérations de coûts pour optimiser performance, disponibilité, et redondance.
• Applications des Modèles de Fondation
Ce module explore comment concevoir, personnaliser, et optimiser les applications des modèles de fondation sur AWS. Vous apprendrez à sélectionner des modèles pré-entraînés, ajuster les paramètres d'inférence, et tirer parti de la génération augmentée par la récupération (RAG) avec des bases de données vectorielles. De plus, le module couvre les agents multitâches, les techniques d'ingénierie d'invite, les processus de fine-tuning, et l'évaluation des performances pour assurer le déploiement efficace des modèles de fondation.
• Directives pour une IA Responsable
Ce module se concentre sur les considérations éthiques et pratiques pour développer des applications d'IA responsables. Vous explorerez les caractéristiques clés de l'IA responsable, des outils pour identifier des pratiques responsables, et des stratégies pour atténuer les biais dans les ensembles de données. Le module couvre également les risques juridiques liés à l'IA générative, les modèles transparents et explicatifs, ainsi que les principes de conception centrée sur l'humain pour garantir un déploiement éthique et efficace de l'IA.
• Sécurité, Conformité, et Gouvernance pour les Solutions IA
Dans ce module, vous apprendrez à sécuriser les systèmes d'IA en utilisant les services AWS et à suivre les meilleures pratiques pour une ingénierie des données sécurisée. Vous explorerez l'importance de la citation des sources, de la traçabilité des données, et des considérations de confidentialité dans les systèmes d'IA. Le module couvre également les normes de conformité réglementaire et les stratégies de gouvernance pour l'IA, vous dotant des connaissances nécessaires pour garantir que vos solutions IA respectent les exigences légales, éthiques, et de sécurité.
• Conclusion et Prochaines Étapes
Ce module final offre un récapitulatif complet du cours, y compris une évaluation finale pour évaluer vos progrès. Vous explorerez également les prochaines étapes de votre parcours de certification, ainsi que des ressources précieuses pour un apprentissage continu dans le domaine de l'IA/ML d'AWS. Le module conclut par une discussion sur l'impact futur de l'IA au sein d'AWS et au-delà, vous permettant de continuer à avancer votre expertise en IA.

Enseigné par

Michael Forrester

Sujets

Programmation