Struttura del corso

Introduzione

  • Comprendere l'apprendimento automatico con SageMaker
  • Algoritmi di apprendimento automatico

Panoramica delle funzionalità di AWS SageMaker

  • AWS e il cloud computing
  • Sviluppo di modelli

Configurazione di AWS SageMaker

  • Creazione di un account AWS
  • Utente e gruppo amministratore IAM

Familiarizzare con SageMaker Studio

  • Panoramica dell'interfaccia utente
  • Quaderni da studio

Preparazione dei dati con Jupyter Notebooks

  • Taccuini e librerie
  • Creazione di un'istanza notebook

Addestramento di un modello con SageMaker

  • Processi di formazione e algoritmi
  • Addestramenti paralleli di dati e modelli
  • Analisi dei bias post-allenamento

Distribuzione di un modello in SageMaker

  • Registro di sistema e monitoraggio modelli
  • Compilazione e distribuzione di modelli con Neo
  • Valutazione delle prestazioni del modello

Pulizia delle risorse

  • Eliminazione degli endpoint
  • Eliminazione di istanze notebook

Risoluzione dei problemi

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Esperienza nello sviluppo di applicazioni
  • Familiarità con la console Amazon Web Services (AWS)

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  • Gli sviluppatori
 21 ore

Numero di Partecipanti



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