Corso Deep Learning on AWS

Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario

Il Corso Deep Learning on AWS è progettato per fornire ai partecipanti le conoscenze e le competenze necessarie per utilizzare i servizi di deep learning forniti da AWS. Durante il corso, i partecipanti apprenderanno come utilizzare Amazon SageMaker per creare, formare e distribuire modelli di deep learning. Verranno anche introdotti ai principali algoritmi di deep learning e come utilizzarli per risolvere problemi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Il corso è destinato a sviluppatori di software, data scientist e altri professionisti IT interessati a imparare a utilizzare i servizi di deep learning di AWS. Il corso contribuisce alla preparazione per la Certificazione AWS Certified Machine Learning – Specialty.

Obiettivi del corso

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:

Dettagli del corso

Prerequisiti

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

Durata del corso

Durata Intensiva 1gg.

Frequenza

Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.

Date del corso

• Deep Learning on AWS (Formula Intensiva) – Su Richiesta – 09:00/17:00

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].