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A propos de la formation AWS & Intelligence Artificielle

La formation AWS & Intelligence Artificielle permet aux participants de combiner la puissance de l’Intelligence Artificielle avec les services Cloud d’Amazon Web Services (AWS). Les participants apprendront à développer, entraîner et déployer des modèles IA à grande échelle en exploitant les services AWS, tout en intégrant l’automatisation et les meilleures pratiques Cloud.

Détails
Objectifs pédagogiques de la formation AWS & Intelligence Artificielle
  • Comprendre les concepts fondamentaux de l’IA et les services AWS
  • Développer et entraîner des modèles Machine Learning et Deep Learning sur AWS
  • Déployer et gérer des solutions IA scalables et sécurisées
  • Automatiser les workflows IA avec les services AWS (SageMaker-Lambda-S3-EC2)
  • Exploiter les outils AWS pour l’analyse des données massives et la création d’IA appliquée aux métiers.

Qui devrait suivre cette formation AWS & Intelligence Artificielle ?

Public visé par la formation AWS & Intelligence Artificielle

Data scientists, ingénieurs et développeurs souhaitant se spécialiser en IA Cloud. Managers techniques et chefs de projets IA.Entreprises B2B souhaitant moderniser leurs solutions avec AWS et IA.

Prérequis de la formation AWS & Intelligence Artificielle

Connaissances de base en programmation (Python recommandé). Notions de Cloud computing et AWS souhaitées. Bases en statistiques et analyse de données

Certification AWS & Intelligence Artificielle ?

Attestation de formation MindTech – AWS & Intelligence Artificielle délivrée après validation du projet pratique.

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Déroulé de la formation AWS & Intelligence Artificielle


Module 1 : Introduction à AWS et à l’IA
 
Vue d’ensemble des services AWS pour l’IA et le Machine Learning.
Cas d’usage et applications métier.


Module 2 : Machine Learning sur AWS
 
Préparation et traitement des données avec S3 et Glue.
Entraînement et évaluation de modèles sur SageMaker.
AutoML et pipelines ML sur AWS.


Module 3 : IA Générative et NLP
 
Création et utilisation de modèles génératifs (ex. ChatGPT-like) sur AWS.
Traitement du langage naturel pour applications Cloud.


Module 4 : Déploiement et automatisation
 
Déploiement de modèles IA avec SageMaker Endpoints et Lambda.
Conteneurisation avec Docker et orchestration avec Kubernetes sur AWS.
Monitoring et optimisation des modèles en production.


Module 5 : Cas pratiques et projet
 
Développement d’un projet IA complet sur AWS.
Intégration des services AWS pour automatisation et scalabilité.
Présentation finale et recommandations professionnelles.
 

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