Aperçu
Fundamentals of AWS AI and ML Solutions course is designed for cloud engineers, developers, and technical professionals who want to build a strong foundation in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and deep learning using AWS services. The course focuses on helping learners understand how machine learning systems work, how to identify the right ML approach for real-world problems, and how to use managed AWS AI/ML services to accelerate solution development.
Learners will progress from core AI and ML fundamentals to hands-on exposure with Amazon SageMaker and a wide range of AWS AI services used for language, vision, speech, and intelligent automation use cases. The course comprises approximately 4–5 hours of video content, organised into three comprehensive modules, each divided into focused technical lessons.
To reinforce learning, each module includes quizzes and in-video knowledge checks, allowing learners to validate both conceptual understanding and practical knowledge as they progress. - Module 1:
Fundamentals of AI & ML - Module 2:
Amazon Sagemaker - Module 3:
AWS Managed AI Services By the end of the course, learners will be confident in understanding ML workflows, evaluating models, and choosing the right AWS AI services for business and technical requirements. - Understand how ML and deep learning models are operationalized in production systems. - Learn to prepare, manage, and operationalize ML data and features using SageMaker Data Wrangler, Feature Store, and Model Monitor. - Apply human-in-the-loop workflows to improve accuracy and reliability.
Programme
- Fondamentaux de l'IA et du ML
Bienvenue à la première semaine du cours sur les Fondements des Solutions AWS AI et ML. Cette semaine, vous allez construire une base conceptuelle solide en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, en commençant par une compréhension claire de ce qu'est l'apprentissage automatique et en quoi il diffère de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond. Vous explorerez les types de données utilisées dans les systèmes d'apprentissage automatique et examinerez les grandes catégories d'apprentissage automatique. Cette semaine vous présentera également les services AWS pour l'apprentissage automatique, fournissant un aperçu de la façon dont les services gérés par Amazon Web Services soutiennent le développement, l'entraînement et le déploiement des modèles. Dans le cadre de l'évaluation des modèles, vous apprendrez à analyser les résultats de classification en utilisant des matrices de confusion, à interpréter leurs résultats et à appliquer des métriques d'évaluation pour les problèmes de classification et de régression. La semaine se termine par une introduction à l'apprentissage profond, suivie d'une discussion sur la façon dont les modèles de machine learning et d'apprentissage profond sont utilisés dans les environnements de production, en incluant des considérations clés telles que la scalabilité, les performances et la fiabilité.
- Amazon SageMaker
Bienvenue à la semaine 2. Cette semaine, vous serez introduit à Amazon SageMaker, le service entièrement géré d'AWS pour construire, entraîner et déployer des modèles de machine learning à grande échelle. Vous commencerez par une vue d'ensemble de SageMaker et explorerez ses composants principaux à travers des démonstrations pratiques. Au fur et à mesure que le module progresse, vous vous plongerez dans les capacités essentielles de SageMaker, telles que Data Wrangler pour la préparation des données, Feature Store pour la gestion et la réutilisation des fonctionnalités, et Model Monitor pour détecter la dérive des données et maintenir la performance du modèle en production. À la fin de ce module, vous serez capable de naviguer avec confiance dans l'écosystème SageMaker, de préparer et de gérer efficacement les données de ML, d'opérationnaliser les fonctionnalités, de surveiller les modèles déployés, et d'accélérer le développement de machine learning à l'aide de modèles préconçus et de modèles pré-entraînés.
- Services d'IA gérés par AWS
Bienvenue à la semaine 3 du cours sur les Fondements des Solutions AWS AI et ML. Dans ce module, vous commencerez par travailler avec des services d'IA basés sur le langage tels qu'Amazon Comprehend, Amazon Translate et Amazon Transcribe, apprenant comment extraire des insights à partir de texte, traduire du contenu entre les langues et convertir la parole en texte. Le module s'étend ensuite aux capacités de voix et de vision en utilisant Amazon Polly et Amazon Rekognition, vous permettant de générer une parole réaliste et d'analyser des images et des vidéos pour détecter des visages, des objets et modérer du contenu. Vous explorerez également des solutions d'IA conversationnelle et basées sur la recherche avec Amazon Lex et Amazon Kendra. Le module couvre également la personnalisation et l'intelligence documentaire grâce à Amazon Personalize et Amazon Textract, démontrant comment les services d'IA d'AWS peuvent être utilisés pour offrir des expériences utilisateur personnalisées et extraire des données structurées à partir de documents numérisés.
Enseigné par
Whizlabs Instructor
Matières
Programming
