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Struttura del corso
Introduzione a AWS e ai suoi servizi AI/ML
Configurazione dell'Ambiente AWS
- Creazione e gestione di un account AWS
- Introduzione al console di gestione AWS
- Configurazione di AWS CLI e SDKs
Panoramica sui servizi AI/ML di AWS
- Amazon SageMaker, AMI Deep Learning AWS, e servizi AI AWS
- Applicazioni reali di AI/ML su AWS
- Studi di caso ed esempi industriali
Amazon SageMaker
- Introduzione a Amazon SageMaker
- SageMaker Studio e istanze notebook
- Funzionalità principali e caratteristiche
- Importazione e processing dei dati in SageMaker
- Ingegneria delle funzioni e pulizia dei dati
Addestramento e ottimizzazione del modello
- Creazione e configurazione di compiti di addestramento
- Utilizzo di algoritmi predefiniti e script personalizzati
- Ottimizzazione degli iperparametri
- Debugging e profilatura dei compiti di addestramento
Deployment e gestione del modello
- Creazione e configurazione degli endpoint
- Monitoraggio e gestione del modello
- Tecniche avanzate di deployment
- Endpoint multi-modello
- Test A/B e deployment blu/verde
Servizi AI AWS per casi d'uso specifici
- Amazon Rekognition
- Analisi di immagini e video
- Servizi testo-a-parola e parola-a-testo
- Integrazione di Polly e Transcribe nelle applicazioni
Servizi AI avanzati su AWS
- Panoramica di Amazon Comprehend e Lex
- Processamento del linguaggio naturale e servizi chatbot
- Creazione e deployment dei chatbot con Lex
- Traduzione e previsione di Amazon
- Traduzione della lingua e previsioni delle serie temporali
- Applicazioni pratiche ed esempi di utilizzo
Riepilogo e prossimi passaggi
Requisiti
- Comprensione base dei concetti di IA/ML
- Familiarità con i principi di AWS
- Conoscenze di programmazione in Python
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Ingegneri del machine learning
- Enthusiasti di IA
- Professionisti IT
14 Ore
Recensioni (2)
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Corso - AWS Lambda for Developers
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