The Easy Way for AI: AWS SageMaker
Il corso ” DSAI107 – The Easy Way for AI: AWS SageMaker ” fornisce una guida pratica su come utilizzare Amazon SageMaker per la data science e il machine learning. Gli studenti acquisiranno competenze pratiche attraverso una serie di moduli che mostrano come usare Amazon SageMaker dalla creazione di un dataset di base per finire con il deploy di un modello.
CODE: DSAI107
Category: Corso Intelligenza Artificiale
Metodologia didattica
Il corso prevede laboratori didattici in cui ogni studente potrà svolgere esercizi di formazione che forniranno esperienza pratica nell’uso dello strumento, per ognuno degli argomenti trattati durante il corso.
Prerequisiti
- Conoscenza di base di AWS.
- Conoscenze di base di Python.
- Conoscenze di base di statistica.
Di seguito è riportata una panoramica dei contenuti del corso:
Introduzione al Machine Learning: Inizieremo esplorando le basi del ML, comprendendo i suoi principi e scoprendo le sue varie applicazioni in scenari reali.
Preparare un Dataset: Imparerete come raccogliere, pre-processare e pulire i dati per creare un dataset di alta qualità, fondamentale per addestrare modelli ML accurati.
Valutare e Ottimizzare il Modello: Approfondiremo le tecniche utilizzate per valutare le prestazioni dei modelli ML e imparerete come ottimizzarne i parametri per ottenere risultati ottimali.
Deployare un Modello: Esploreremo il processo di deploy dei modelli ML in ambienti di produzione, rendendoli accessibili agli utenti finali per previsioni in tempo reale.
Sfide Operative nel Machine Learning: Otterrete approfondimenti sulle sfide operative che sorgono durante l’implementazione di soluzioni ML su larga scala e imparerete come superarle efficacemente.
Altri Strumenti per Creare un Modello: Scoprirete strumenti e librerie aggiuntive che possono aiutare nella creazione, addestramento e valutazione dei modelli ML, espandendo il vostro toolkit per lo sviluppo di ML.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Discutere dei benefici dei diversi tipi di Machine Learning per affrontare un problema.
- Descrivere gli step tipici, i ruoli e le responsabilità in un team che crea e deploya dei modelli ML.
- Spiegare come i data scientists usano AWS e i servizi per risolvere alcuni problemi tramite l’ML.
- Descrivere le sfide da affrontare nel mondo ML lato operation.
- Capire quali tool di AWS utilizzare e quale funzione svolgono nel mondo del Machine Learning.
Durata – 1 giorno
Erogazione – in aula, in loco, da remoto
Requisiti PC e SW:
- Connessione a Internet
- Browser web, Google Chrome
- Zoom
Lingua
- Istruttore: Italiano
- Laboratori: Inglese
- Slides: Inglese
