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Struttura del corso
Introduzione ad AWS e ai suoi servizi AI/ML
Configurazione dell’ambiente AWS
- Creazione e gestione di un account AWS
- Panoramica sulla Console di gestione AWS
- Impostazione della CLI di AWS e dei SDK
Presentazione generale dei servizi AI/ML di AWS
- Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMIs e i vari servizi AWS per l’intelligenza artificiale
- Applicazioni pratiche dell’AI/ML su piattaforma AWS
- Analisi di casi reali e esempi settoriali
Amazon SageMaker
- Presentazione introduttiva ad Amazon SageMaker
- Studio di SageMaker e istanze per la creazione di notebook
- Funzionalità chiave del servizio
- Importazione e elaborazione dei dati all’interno di SageMaker
- Elaborazione delle feature e pulizia dei dati
Addestramento e ottimizzazione dei modelli
- Creazione e configurazione di job di addestramento
- Utilizzo degli algoritmi predefiniti ed elaborazione con script personalizzati
- Ottimizzazione dei parametri iperdimensionali
- Debugging e analisi delle prestazioni dei processi di addestramento
Deploy e gestione dei modelli
- Creazione e configurazione degli endpoint per la distribuzione
- Monitoraggio e gestione continua dei modelli implementati
- Tecniche avanzate di deployment
- Gestione degli endpoint multi-modello
- Test A/B e deploy “blue/green”
Servizi AWS per casi d’uso specifici in ambito AI
- Amazon Rekognition
- Analisi di immagini e video
- Servizi di sintesi vocale e riconoscimento del parlato
- Integrazione di Polly e Transcribe all’interno delle applicazioni
Servizi avanzati di intelligenza artificiale su AWS
- Presentazione ad Amazon Comprehend e Lex
- Elaborazione del linguaggio naturale e creazione di chatbot
- Sviluppo e distribuzione di chatbot tramite Lex
- Amazon Translate e Forecast
- Traduzione linguistica e previsione delle serie temporali
- Applicazioni concrete e casi d’uso effettivi
Riassunto finale e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale e del machine learning
- Familiarità con i concetti base di AWS
- Capacità di programmazione in Python
Destinatari del corso
- Data scientist
- Ingegneri specializzati in machine learning
- Appassionati di intelligenza artificiale
- Professionisti IT
14 ore
Recensioni (1)
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Corso - AWS Lambda for Developers
Traduzione automatica
