Detailed Course Outline
PRÉSENTATION DU MACHINE LEARNING
- Bref historique de l'IA, du ML et du DL
- L'importance commerciale du ML
- Défis communs en ML
- Différents types de problèmes et de tâches de ML
- IA sur AWS
INTRODUCTION AU DEEP LEARNING
- Introduction au DL
- Les notions de DL
- Résumé sur la façon de former des modèles DL sur AWS
- Présentation d'Amazon SageMaker
- Lab : création d'une instance de bloc-notes Amazon SageMaker et exécution d'un modèle de réseau neuronal perceptron multicouche
INTRODUCTION À APACHE MXNET
- La motivation et les avantages d'utiliser MXNet et Gluon
- Termes et API importants utilisés dans MXNet
- Architecture des réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Lab : formation d'un CNN sur un ensemble de données CIFAR-10
ARCHITECTURES ML ET DL SUR AWS
- Services AWS pour le déploiement de modèles DL (AWS Lambda, AWS IoT Greengrass, Amazon ECS, AWS Elastic Beanstalk)
- Introduction aux services AWS AI basés sur DL (Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Rekognition)
- Lab : déploiement d'un modèle entraîné pour la prédiction sur AWS Lambda