Deep Learning on AWS

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Lugar de impartición
Online
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Modalidad
Aula Virtual
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Fechas de inicio
17 de octubre, 2022 ( info)13 de diciembre, 2022 ( info)13 de diciembre, 2022 ( info)
 

Acerca del curso

En este curso, aprenderá sobre las soluciones de aprendizaje profundo de AWS, incluidos escenarios en los que el aprendizaje profundo tiene sentido y cómo funciona el aprendizaje profundo. Aprenderá a ejecutar modelos de aprendizaje profundo en la nube con Amazon SageMaker y el marco MXNet.

También aprenderá a implementar sus modelos de aprendizaje profundo utilizando servicios como AWS Lambda mientras diseña sistemas inteligentes en AWS.

Próximas convocatorias

FechaDuraciónTurnoHorarioModalidad
17 de octubre, 20227 horasJornada completa L-J 9:00 a 14:00 y 15:00 a 17:00Aula Virtual
13 de diciembre, 20227 horasMañana L-J 08:00 a 15:00Aula Virtual
13 de diciembre, 20227 horasJornada completa L-J 9:00 a 14:00 y 15:00 a 17:00Aula Virtual

  • 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

  • Conocimientos básicos 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 programación, como Python

  • Documentación 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

Preparación para el examen:

Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty

Este curso te prepara para la certificación de AWS Certified Machine Learning – Specialty

Modulo 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

Modulo 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

Modulo 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

Modulo 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

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Programa del curso:
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