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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
- Introduzione alla console AWS Management
- Configurazione di AWS CLI e SDK
Panoramica dei servizi AWS AI/ML
- Amazon SageMaker, AMI AWS Deep Learning e servizi di intelligenza artificiale AWS
- Applicazioni reali di AI/ML su AWS
- Casi di studio ed esempi di settore
Amazon SageMaker
- Introduzione ad Amazon SageMaker
- SageMaker Studio e istanze notebook
- Caratteristiche e funzionalità principali
- Importazione ed elaborazione dei dati in SageMaker
- Progettazione delle funzionalità e pulizia dei dati
Training e ottimizzazione dei modelli
- Creazione e configurazione di processi di formazione
- Utilizzo di algoritmi incorporati e script personalizzati
- Ottimizzazione degli iperparametri
- Processi di training per il debug e la profilatura
Distribuzione del modello e Management
- Creazione e configurazione degli endpoint
- Monitoraggio e gestione dei modelli
- Tecniche di distribuzione avanzate
- Endpoint multi-modello
- Test A/B e implementazioni blu/verdi
Servizi di intelligenza artificiale AWS per Use Case specifici
- Amazon Rekognition
- Analisi di immagini e video
- Servizi di sintesi vocale e di sintesi vocale
- Integrazione di Polly e Transcribe nelle applicazioni
Servizi avanzati di intelligenza artificiale su AWS
- Panoramica di Amazon Comprehend e Lex
- Elaborazione del linguaggio naturale e servizi di chatbot
- Creazione e distribuzione di chatbot con Lex
- Amazon tradurre e prevedere
- Traduzione linguistica e previsione di serie temporali
- Applicazioni pratiche e casi d'uso
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione di base dei concetti di AI/ML
- Familiarità con le nozioni di base di AWS
- Programming conoscenza in Python
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
- Appassionati di IA
- Professionisti IT
14 ore
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