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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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