Curso Deep Learning on AWS

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En el curso Deep Learning on AWS conocer谩s soluciones de aprendizaje profundo basadas en la nube en la plataforma de AWS. Aprender谩s c贸mo ejecutar sus modelos en la nube con im谩genes de Amazon Machine (AMI) de aprendizaje profundo basadas en Amazon EC2 y marcos de Apache MXNet en AWS. Adem谩s, aprender谩s a utilizar Amazon SageMaker e implementar modelos de aprendizaje profundo mediante servicios de AWS, como AWS Lambda y Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), todo mientras dise帽as sistemas inteligentes en AWS.

Pr贸ximos inicios

No disponibles en este momento.
Objetivos
  • Definir los conceptos de machine learning y aprendizaje profundo.
  • Identificar los conceptos en un ecosistema de aprendizaje profundo.
  • Utilizar los marcos de programaci贸n de MXNet y Amazon SageMaker para cargas de trabajo de aprendizaje profundo.
  • Adaptar soluciones de AWS en implementaciones de aprendizaje profundo.
Dirigido a
  • Desarrolladores responsables de crear aplicaciones de aprendizaje profundo.
  • Desarrolladores que deseen comprender los conceptos que subyacen al aprendizaje profundo y c贸mo implementar una soluci贸n de aprendizaje profundo en AWS.
Requisitos
  • Conocimientos b谩sicos de los procesos de machine learning.
  • Conocimientos de los principales servicios de AWS, como Amazon EC2, y del SDK de AWS.
  • Alto dominio de un lenguaje de programaci贸n, como Python.
Certificaci贸n

Preparaci贸n para el examen de certificaci贸n:

AWS Certified Machine Learning Specialty

Contenidos

M贸dulo 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

M贸dulo 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 multi-layer perceptron neural network model

M贸dulo 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

M贸dulo 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
Material del curso

Documentaci贸n oficial del curso Deep Learning on AWS.

Perfil del docente
  • Formador certificado por AWS.
  • M谩s de 5 a帽os de experiencia profesional.
  • M谩s de 4 a帽os de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.
Beneficios para tu formaci贸n

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