Curso Deep Learning on AWS

• Desarrolladores responsables de crear aplicaciones de aprendizaje profundo.
• Desarrolladores que deseen comprender los conceptos que subyacen al aprendizaje profundo y cómo implementar una solución de aprendizaje profundo en AWS.

• Definir los conceptos de machine learning y aprendizaje profundo.
• Identificar los conceptos en un ecosistema de aprendizaje profundo.
• Utilizar los marcos de programación de MXNet y Amazon SageMaker para cargas de trabajo de aprendizaje profundo.
• Adaptar soluciones de AWS en implementaciones de aprendizaje profundo.

Módulo 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

Módulo 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

Módulo 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

Módulo 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

Documentación oficial del curso Deep Learning on AWS.

• Formador certificado por AWS.
• Más de 5 años de experiencia profesional.
• Más de 4 años de experiencia docente.
• Profesional activo en empresas del sector IT.