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Support de Formation RS5834 - Concevoir et gérer des solutions de Machine Learning sur le cloud AWS

Support de Formation RS5834 - Concevoir et gérer des solutions de Machine Learning sur le cloud AWS

Regular price €990,00 EUR
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Résumé de Support de Formation RS5834 - Concevoir et gérer des solutions de Machine Learning sur le cloud AWS

Cette formation permet aux apprenants de comprendre et de mettre en œuvre les principes fondamentaux du Machine Learning, de concevoir des solutions de Machine Learning efficaces, de les déployer et de les gérer sur AWS Cloud. Elle aborde également des aspects tels que la sécurité, l'éthique et l'évolutivité dans le contexte du Machine Learning.

Programme de formation

Ci-dessous, voici le programme du "contenu de formation: Support de Formation RS5834 - Concevoir et gérer des solutions de Machine Learning sur le cloud AWS". Le contenu de formation ci-dessous représente la structure du contenu. Le "support de formation Support de Formation RS5834 - Concevoir et gérer des solutions de Machine Learning sur le cloud AWS" quand à lui représente l'ensemble des éléments: contenu de formation, fichiers aux formats PPT, DOC, PDF et HTML, ... La thématique du support de formation est la suivante: Support de Formation RS5834 - Concevoir et gérer des solutions de Machine Learning sur le cloud AWS. Le contenu de formation représente le fond, alors que le support de formation représente la forme.

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[Module1]
Titre=Introduction à l'apprentissage automatique (Machine Learning)
Lecon1=Concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
Lecon2=Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé et renforcement
Lecon3=Processus de l'apprentissage automatique
Lecon4=Application de l'apprentissage automatique
Lecon5=Perspectives d'avenir de l'apprentissage automatique

[Module2]
Titre=Conception de solutions de Machine Learning
Lecon1=Bases de la conception de Machine Learning
Lecon2=Choisir la bonne approche de Machine Learning
Lecon3=Facteurs clés dans la conception de solutions de Machine Learning
Lecon4=Design de Machine Learning évolutif et rentable
Lecon5=Fiabilité, sécurité et éthique dans la conception de Machine Learning

[Module3]
Titre=Implémentation et déploiement de solutions de Machine Learning
Lecon1=Processus d'implémentation de solutions de Machine Learning
Lecon2=Outils pour le déploiement de solutions de Machine Learning
Lecon3=Sélection des ressources de computation appropriées
Lecon4=Stratégies pour l'optimisation des modèles de Machine Learning
Lecon5=Automatisation des processus de Machine Learning

[Module4]
Titre=Maintenance de solutions de Machine Learning
Lecon1=Gestion des données pour le Machine Learning
Lecon2=Stratégies pour le maintien de la performance des modèles
Lecon3=Tests et validation des modèles de Machine Learning
Lecon4=Suivi de la performance des modèles de Machine Learning
Lecon5=Stratégies d'amélioration continue

[Module5]
Titre=Utilisation des solutions de Machine Learning
Lecon1=Comprendre les problèmes professionnels nécessitant le Machine Learning
Lecon2=Justification de l'approche Machine Learning choisie
Lecon3=Communication efficace des résultats de Machine Learning
Lecon4=Examiner les coûts des solutions de Machine Learning
Lecon5=Application de Machine Learning dans divers contextes industriels

[Module6]
Titre=Introduction à Amazon Web Services (AWS)
Lecon1=Présentation d'AWS
Lecon2=Services AWS pour l'apprentissage automatique
Lecon3=Structure de prix pour les services AWS
Lecon4=Principes de sécurité sur AWS
Lecon5=Avantages et limitations des services AWS

[Module7]
Titre=Administration de solutions de Machine Learning sur AWS
Lecon1=Comprendre l'environnement AWS
Lecon2=Configuration des services AWS pour le Machine Learning
Lecon3=Administration et surveillance des services AWS
Lecon4=Stratégies pour la gestion des erreurs et des incidents sur AWS
Lecon5=Meilleures pratiques dans l'administration de solutions de Machine Learning sur AWS

[Module8]
Titre=Conception de solutions de Machine Learning sur AWS
Lecon1=Planifier la conception de solutions de Machine Learning sur AWS
Lecon2=Choisir les services AWS appropriés pour chaque tâche de Machine Learning
Lecon3=Conception de solutions de Machine Learning évolutives sur AWS
Lecon4=Conception de solutions de Machine Learning rentables sur AWS
Lecon5=Assurer sécurité et conformité dans la conception de solutions de Machine Learning sur AWS

[Module9]
Titre=Implémentation de solutions de Machine Learning sur AWS
Lecon1=Mise en œuvre des services AWS pour le Machine Learning
Lecon2=Automatisation du processus d'apprentissage automatique sur AWS
Lecon3=Optimisation des solutions de Machine Learning sur AWS
Lecon4=Intégration de solutions de Machine Learning avec d'autres services AWS
Lecon5=Déploiement de solutions de Machine Learning sur AWS

[Module10]
Titre=Maintenance et amélioration de solutions de Machine Learning sur AWS
Lecon1=Gestion des données pour le Machine Learning sur AWS
Lecon2=Sélection des ressources de computation appropriées sur AWS
Lecon3=Stratégies pour l'optimisation des modèles de Machine Learning sur AWS
Lecon4=Tests et validation de modèles de Machine Learning sur AWS
Lecon5=Stratégies d'amélioration continue des solutions de Machine Learning sur AWS

  • Objectifs Pédagogiques

    Objectif1=Comprendre les concepts fondamentaux du Machine Learning
    Objectif2=Concevoir des solutions de Machine Learning évolutives et rentables
    Objectif3=Implémenter et déployer des solutions de Machine Learning
    Objectif4=Maintenir des solutions de Machine Learning
    Objectif5=Utiliser de façon judicieuse les solutions de Machine Learning dans des contextes industriels
    Objectif6=Comprendre les services AWS pour le Machine Learning
    Objectif7=Administrer des solutions de Machine Learning sur AWS
    Objectif8=Concevoir des solutions de Machine Learning sur AWS
    Objectif9=Implémenter des solutions de Machine Learning sur AWS
    Objectif10=Optimiser et améliorer continuellement les solutions de Machine Learning sur AWS

  • Public Cible

    Public_Cible1=Les ingénieurs de Machine Learning et de données qui souhaitent approfondir leurs compétences
    Public_Cible2=Les architectes de cloud computing qui souhaitent se spécialiser dans AWS pour le Machine Learning
    Public_Cible3=Les professionnels de l'informatique qui souhaitent acquérir des compétences en Machine Learning et en AWS
    Public_Cible4=Les chefs de projet dans le domaine de l'apprentissage automatique ou du cloud computing
    Public_Cible5=Les chercheurs en informatique et en Machine Learning
    Public_Cible6=Les étudiants en informatique ou en sciences des données
    Public_Cible7=Les enseignants et formateurs dans le domaine de l'informatique et des sciences des données
    Public_Cible8=Les dirigeants d'entreprise qui souhaitent comprendre le potentiel du Machine Learning sur AWS
    Public_Cible9=Les responsables des décisions technologiques dans les entreprises
    Public_Cible10=Les consultants en technologie de l'information

  • Prérequis

    Prerequis1=Connaissances de base en informatique et en programmation
    Prerequis2=Des notions de base de Mathématiques (statistiques et probabilités)
    Prerequis3=Une compréhension de base du fonctionnement du Cloud Computing
    Prerequis4=D'avoir un compte AWS

  • + d'informations?

    Pour toute information, n'hésitez pas à nous joindre! Nous sommes disponibles par email, téléphone, whatsapp, ...

    Contact 

Structure du support de Formation

  • 50 Leçons

    50 leçons réparties sur 10 modules, avec une très bonne couverture des différents concepts relatifs au sujet du support.

  • 10 quizzes

    10 quizzes de 5 question chacun, donc un quizz de 5 questions par module. Les bonnes réponses et les explications sont fournies.

  • 10 Études de cas

    10 études de cas avec proposition de résolution, donc une étude de cas par module, pour permettre aux apprenants de mettre en pratique leurs apprentissage.

  • 50 exercices

    50 énoncés d'exercices sont disponibles, donc 5 énoncés par module. Il s'agit ici d'exercices à effectuer en autonomie par les étudiants pour s'exercer de manière individuelle.

  • 30 icebreakers

    30 icebreakers (brise-glace) sont fournis pour stimuler la conversation entre apprenants. 10 icebreakers à utiliser en présentiel, 10 à utiliser en ligne synchrone, et 10 pour une formation en ligne asynchrone.

  • 10 Fiches de révision

    10 cheat sheets (feuilles de révision) sont aussi fournies. Pour chaque module, 5 points clés à retenir sont présentés. 50 points clés au total, pour faciliter la révision de vos apprenants.

  • TXT

    Tous les documents sont disponibles au format txt, facile à utiliser pour faire des copier/coller rapides et efficaces.

  • DOCX

    Les documents sont aussi disponibles au format docx, facile à personnaliser, et pratique pour distribuer aux étudiants.

  • PPTX

    Les documents sont aussi fournis au format pptx, facilement personnalisable, et pratique pour dérouler le contenu en classe.

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