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Corso Deep Learning on AWS

Durata
Durata Intensiva 1gg.
Inizio
- Deep Learning on AWS (Formula Intensiva) – Su Richiesta – 09:00/17:00 Modalità di iscrizione Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente. L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].
Attestato
Esame AWS Certified Machine Learning – Specialty; L’esame di certificazione AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) è progettato per valutare le competenze avanzate dei candidati nella progettazione, implementazione e gestione di soluzioni di machine learning su AWS. L’esame copre tematiche come la scelta degli algoritmi appropriati, la preparazione dei dati, la formazione e il perfezionamento dei modelli, e il deployment e l’ottimizzazione delle soluzioni di machine learning. L’obiettivo principale è garantire che i candidati dimostrino una conoscenza approfondita delle best practice e delle soluzioni avanzate AWS per lo sviluppo di applicazioni di machine learning. Durante l’esame, i candidati affronteranno argomenti quali la progettazione di architetture scalabili e sicure, l’uso di servizi AWS come SageMaker e l’integrazione con altri servizi AWS per l’analisi dei dati.
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Identità del corso

Tipo di corso

Corso di Formazione con Docente

Programma e obiettivi

Obiettivi
  • Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del corso Corso Deep Learning on AWS:
  • Acquisire conoscenze e competenze per utilizzare i servizi di deep learning forniti da AWS.
  • Imparare ad utilizzare Amazon SageMaker per creare, formare e distribuire modelli di deep learning.
  • Essere introdotti ai principali algoritmi di deep learning.
  • Applicare algoritmi di deep learning per risolvere problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
  • Destinare le competenze acquisite a sviluppatori di software, data scientist e altri professionisti IT.
  • Certificazione del corso
  • Esame AWS Certified Machine Learning – Specialty;
  • L’esame di certificazione AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) è progettato per valutare le competenze avanzate dei candidati nella progettazione, implementazione e gestione di soluzioni di machine learning su AWS. L’esame copre tematiche come la scelta degli algoritmi appropriati, la preparazione dei dati, la formazione e il perfezionamento dei modelli, e il deployment e l’ottimizzazione delle soluzioni di machine learning.
  • L’obiettivo principale è garantire che i candidati dimostrino una conoscenza approfondita delle best practice e delle soluzioni avanzate AWS per lo sviluppo di applicazioni di machine learning. Durante l’esame, i candidati affronteranno argomenti quali la progettazione di architetture scalabili e sicure, l’uso di servizi AWS come SageMaker e l’integrazione con altri servizi AWS per l’analisi dei dati.
  • Contenuti del corso
  • 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 multilayer 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
  • Tipologia
  • Corso di Formazione con Docente
  • Docenti
  • I docenti sono Istruttori accreditati Amazon AWS e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.
  • Infrastruttura laboratoriale
  • Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota h24. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:
Programma
  • 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 multilayer 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

Ammissione e iscrizione

Prerequisiti

Si consiglia la partecipazione al Corso AWS Technical Essentials e al Corso Python Developer.

Erogazione

Durata

Durata Intensiva 1gg.

Date

- Deep Learning on AWS (Formula Intensiva) – Su Richiesta – 09:00/17:00 Modalità di iscrizione Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente. L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].

Orari

Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.

Certificazione

Qualifica rilasciata

Esame AWS Certified Machine Learning – Specialty; L’esame di certificazione AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) è progettato per valutare le competenze avanzate dei candidati nella progettazione, implementazione e gestione di soluzioni di machine learning su AWS. L’esame copre tematiche come la scelta degli algoritmi appropriati, la preparazione dei dati, la formazione e il perfezionamento dei modelli, e il deployment e l’ottimizzazione delle soluzioni di machine learning. L’obiettivo principale è garantire che i candidati dimostrino una conoscenza approfondita delle best practice e delle soluzioni avanzate AWS per lo sviluppo di applicazioni di machine learning. Durante l’esame, i candidati affronteranno argomenti quali la progettazione di architetture scalabili e sicure, l’uso di servizi AWS come SageMaker e l’integrazione con altri servizi AWS per l’analisi dei dati.

Docenti

Docenti

I docenti sono Istruttori accreditati Amazon AWS e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.

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