Deep Learning on AWS
- Référence GK7375
- Durée 1 Jour
Modalité pédagogique
Classe inter en présentiel Prix
EUR780,00
hors TVA
Demander une formation en intra-entreprise S'inscrireAller à:
Modalité pédagogique
La formation est disponible dans les formats suivants:
-
Classe inter à distance
Depuis n'importe quelle salle équipée d'une connexion internet, rejoignez la classe de formation délivrée en inter-entreprises.
-
Classe inter en présentiel
Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.
-
Intra-entreprise
Cette formation est délivrable en groupe privé, et adaptable selon les besoins de l’entreprise. Nous consulter.
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Résumé
Haut de pageProchaines dates
Haut de pagePublic
Haut de page- Developers responsible for developing Deep Learning applications
- Developers who want to understand concepts behind Deep Learning and how to implement a Deep Learning solution on AWS
Objectifs de la formation
Haut de page- Define machine learning and deep learning.
- Identify the concepts in a deep learning ecosystem.
- Leverage Amazon SageMaker and MXNet programming framework for deep learning workloads
- Fit AWS solutions for deep learning deployments.
Programme détaillé
Haut de pageIntroduction to Machine Learning
Introduction to Deep Learning
- Lab 1: Spinning up an Amazon SageMaker notebook instance and running a multi-layer perceptron neural network model
Introduction to MXNet on AWS
- Lab 2: Running a Convolutional Neural Network (CNN) model to predicting images using CIFAR 10 dataset
Deploying Smart Applications on AWS
- Lab 3: Deploying a Deep Learning model for predicting images using AWS Lambda
Pré-requis
Haut de pageWe recommend that attendees of this course have the following prerequisites:
- Basic understanding of machine learning processes
- Basic understanding of AWS core services like Amazon EC2 and knowledge of AWS SDK
- Basic knowledge of a scripting language e.g. Python
Bon à savoir
Haut de pageThis course allows you to test new skills and apply knowledge to your working environment through a variety of practical exercises.
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