AWSC-15 - DEEP LEARNING ON AWS

INFORMAZIONI SUL CORSO

durata

Durata:

1 GIORNI
categoria

Categoria:

Amazon Web Services
qualifica

Qualifica istruttore:

AWS Authorized Instructor
dedicato a

Dedicato a:

Professionista IT
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AWS

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OBIETTIVI

This course is designed to teach you how to:

  • Define machine learning (ML) and deep learning
  • Identify the concepts in a deep learning ecosystem
  • Use Amazon SageMaker and the MXNet programming framework for deep learning workloads
  • Fit AWS solutions for deep learning deployments

PREREQUISITI

We recommend that attendees of this course have a basic understanding of:

  • ML processes
  • AWS core services like Amazon EC2 and knowledge of AWS SDK
  • A scripting language like Python

CONTENUTI:

Module 1: Machine learning overview

  • A brief history of AI, ML, and DL
  • The business importance of ML
  • Common challenges in ML
  • Different types of ML problems and tasks  AI on AWS

 

Module 2: Introduction to deep learning

  • Introduction to DL
  • The DL concepts
  • A summary of how to train DL models on AWS
  • Introduction to Amazon SageMaker
  • Hands-on lab: Spinning up an Amazon SageMaker notebook instance and running a multi-layer perceptron neural network model

 

Module 3: Introduction to Apache MXNet

  • The motivation for and benefits of using MXNet and Gluon
  • Important terms and APIs used in MXNet
  • Convolutional neural networks (CNN) architecture
  • Hands-on lab: Training a CNN on a CIFAR-10 dataset

 

Module 4: ML and DL architectures on AWS

  • AWS services for deploying DL models (AWS Lambda, AWS IoT Greengrass, Amazon ECS, AWS Elastic Beanstalk)
  • Introduction to AWS AI services that are based on DL (Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Rekognition)
  • Hands-on lab: Deploying a trained model for prediction on AWS Lambda

INFO

  • Esame: MLS-C01 - AWS Certified Machine Learning Specialty
  • Manuale: Materiale didattico ufficiale AWS in formato digitale
  • Prezzo manuale: incluso nel prezzo del corso a Calendario
  • Natura del corso: Operativo (previsti lab su PC)

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