Dans le paysage actuel de l'IA, qui évolue rapidement, il est essentiel de bien maîtriser les concepts de l'IA, mais c'est en sachant comment les mettre en œuvre sur AWS que réside le défi - et l'opportunité - de le faire. Si vous vous êtes déjà senti dépassé par la complexité de l'intégration de l'IA dans AWS, vous n'êtes pas seul. Chaque tutoriel peut sembler simple, mais ne révèle sa véritable difficulté que lorsque vous êtes dans le pétrin, en appliquant l'IA à vos solutions AWS. Ce cours est conçu pour répondre à ce problème. Conçu pour ceux qui possèdent déjà une compréhension fondamentale d'AWS, nous nous concentrons sur la réduction de l'écart entre les connaissances théoriques et les applications AWS du monde réel. Grâce à un apprentissage pratique et basé sur des scénarios, vous acquerrez les compétences nécessaires pour naviguer et exceller dans l'écosystème AWS IA, en progressant au-delà des bases avec des idées précieuses et applicables. En outre, ce cours vous préparera à vous présenter en toute confiance à l'examen AWS Certified IA Practitioner, en vous dotant des connaissances et des compétences nécessaires pour obtenir ce titre et valider votre expertise dans les solutions AWS alimentées par l'IA.Modules de cours 1. Fondamentaux de l'IA et du ML Plongez dans les concepts essentiels de l'IA, en comprenant les distinctions entre l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Vous vous engagerez avec divers types de données, des méthodes d'apprentissage, et identifierez des cas d'utilisation pratiques de l'IA et du ML, posant une base solide pour vos efforts d'IA sur AWS. 2. Fondamentaux de l'IA générative Concentrez-vous sur les attributs uniques de l'IA générative, y compris les tokens, les embeddings et le cycle de vie des modèles génératifs. Discutez des considérations de coût et de l'infrastructure AWS spécifique à l'IA générative, aux côtés d'applications, d'avantages et de contraintes du monde réel. 3. Applications des modèles de base Apprenez à concevoir et à personnaliser des applications à l'aide de modèles de base. De la sélection et du réglage fin des modèles pré-entraînés à la mise en œuvre de la génération augmentée de récupération et des bases de données vectorielles, obtenez des informations sur le déploiement efficace des modèles IA sur AWS. Explorez les meilleures pratiques en matière d'ingénierie de requête et les métriques d'évaluation des performances des modèles. 4. Lignes directrices pour une IA responsable Explorez les principes fondamentaux et les outils pour créer des applications d'IA responsables. Discutez de la sélection de modèles responsables, de la gestion des risques juridiques et de l'atténuation des risques, en veillant à ce que vos solutions d'IA soient à la fois sûres et éthiques, ancrées dans une conception transparente et centrée sur l'humain. 5. Sécurité, conformité et gouvernance pour les solutions IA Aborder les aspects clés de la sécurisation des systèmes d'IA sur AWS, des meilleures pratiques en matière d'ingénierie des données aux stratégies de conformité réglementaire et de gouvernance, en veillant à ce que vos applications d'IA soient sécurisées, conformes et dignes de confiance. 6. Conclusion et prochaines étapes Résumez les concepts clés, effectuez une évaluation finale et explorez les ressources pour un apprentissage continu dans l'espace dynamique AWS IA/ML. Réfléchissez à l'impact futur de l'IA au sein d'AWS et au-delà, en vous préparant à une progression continue dans ce domaine passionnant. Équipez-vous des compétences nécessaires pour maîtriser l'IA sur AWS grâce à ce cours très pratique, où la théorie rencontre la complexité de l'application dans le monde réel. Que vous cherchiez à améliorer votre rôle actuel ou à forger de nouvelles voies dans l'IA, ce cours est votre rampe de lancement vers l'avenir de l'IA sur AWS.
Ce module répond à deux objectifs clés : présenter les grandes lignes du cours AWS Certified IA Practitioner et introduire les concepts fondamentaux de l'IA/ML. Vous commencerez par évaluer les conditions préalables et configurer votre compte AWS, puis vous ferez la transition vers l'exploration des différents types d'apprentissage, des méthodes d'inférence et du cycle de vie du développement de l'apprentissage automatique. Cela vous permettra de bien comprendre à la fois le parcours de certification et les principes de l'IA sur AWS.
Inclus
15 vidéos5 lectures1 devoir
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15 vidéos•Total 200 minutes
Introduction•5 minutes
Aperçu du cours•8 minutes
Pourquoi la certification AWS IA Practitioner et qu'est-ce qu'un IA Practitioner ?•6 minutes
S'inscrire/se présenter à un examen pour la première fois - Ce qu'il faut savoir - Démo•12 minutes
Guide d'examen du praticien IA - Détails et domaines de l'examen•9 minutes
Création d'un compte AWS - Présentation de la procédure•6 minutes
Concepts et terminologies de base de l'IA•11 minutes
IA, ML et Deep learning ; similitudes et différences•7 minutes
Types d'inférences•6 minutes
Types de données dans les modèles IA•21 minutes
Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement•6 minutes
Identifier les cas d'utilisation de l'IA/ML dans la pratique•12 minutes
Cycle de vie du développement ML et pipeline ML•17 minutes
Introduction aux concepts MLOps, de la conception aux métriques•25 minutes
Vue d'ensemble des services d'IA et de ML sur AWS•49 minutes
5 lectures•Total 41 minutes
A propos du cours•10 minutes
Comment atteindre la communauté et s'engager avec elle ?•1 minute
Faire correspondre le concept à la terminologie•10 minutes
Faites correspondre les types avec les noms•10 minutes
Faire correspondre le service à son stade du pipeline MLOps•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Principes fondamentaux de l'IA et de la ML•30 minutes
Principes fondamentaux de l'IA générative
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
Ce module présente les concepts fondamentaux de l'IA générative, notamment les tokens, le chunking et les embeddings. Vous explorerez le cycle de vie des modèles de fondation, leurs capacités et leurs limites dans les applications du monde réel. En outre, vous aurez un aperçu de l'infrastructure AWS pour construire des solutions d'IA générative et des considérations de coût pour optimiser les performances, la disponibilité et la redondance.
Inclus
6 vidéos2 lectures1 devoir
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6 vidéos•Total 62 minutes
Concepts de base de l'IA générative - tokens, chunking, embeddings, etc•18 minutes
Cas d'utilisation et applications de l'IA générative•4 minutes
Cycle de vie du modèle de fondation•8 minutes
Capacités et LIMITES des applications de l'IA générative•11 minutes
L'infrastructure AWS pour la construction d'applications d'IA génériques•10 minutes
Prise en compte des coûts pour les services AWS Gen IA - redondance, disponibilité, performance, et plus encore•11 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Faire correspondre l'action du cycle de vie à l'étape du cycle de vie•10 minutes
Faire correspondre les avantages et les inconvénients de la GenAI•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Principes fondamentaux de l'IA générative•30 minutes
Applications des modèles de fondation
Module 3•3 heures à terminer
Détails du module
Ce module explore comment concevoir, personnaliser et optimiser les applications de modèles de fondation sur AWS. Vous apprendrez à sélectionner des modèles pré-entraînés, à ajuster les paramètres d'inférence et à tirer parti de la Génération augmentée de récupération (RAG) avec les bases de données vectorielles. En outre, le module couvre les agents de tâches en plusieurs étapes, les techniques d'ingénierie de requête, les processus de réglage fin et l'évaluation des performances pour assurer un déploiement efficace des modèles de fondation.
Inclus
10 vidéos4 lectures1 devoir
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10 vidéos•Total 116 minutes
Considérations relatives à la conception des applications du modèle de fondation•18 minutes
Sélection de modèles pré-entraînés•9 minutes
Paramètres d'inférence et leurs effets•13 minutes
Génération augmentée de récupération (RAG) et ses utilisations•10 minutes
Bases de données vectorielles sur AWS•8 minutes
Approches de personnalisation du modèle de fondation•9 minutes
Agents pour les tâches en plusieurs étapes•7 minutes
Techniques d'ingénierie de requête et meilleures pratiques•21 minutes
Processus de formation et de mise au point des modèles de fondation•12 minutes
Évaluation de modèles de fondation•9 minutes
4 lectures•Total 40 minutes
Faire correspondre le modèle et le paramètre à son cas d'utilisation•10 minutes
Concepts de personnalisation•10 minutes
Techniques d'ingénierie rapide•10 minutes
Paramètres de performance des modèles•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Applications des modèles de fondation•30 minutes
Lignes directrices pour une IA responsable
Module 4•2 heures à terminer
Détails du module
Ce module se concentre sur les considérations éthiques et pratiques pour développer des applications d'IA responsables. Vous explorerez les caractéristiques clés de l'IA responsable, les outils permettant d'identifier les pratiques responsables et les stratégies d'atténuation des biais dans les ensembles de données. En outre, le module couvre les risques juridiques dans l'IA générative, les modèles transparents et explicables, et les principes de conception centrée sur l'humain pour assurer un déploiement éthique et efficace de l'IA.
Inclus
7 vidéos3 lectures1 devoir
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7 vidéos•Total 51 minutes
Caractéristiques de l'IA responsable•6 minutes
Outils d'identification des caractéristiques de l'IA responsable•7 minutes
Pratiques responsables en matière de sélection de modèles•8 minutes
Risques juridiques liés à l'IA générative•6 minutes
Caractéristiques et biais des données•8 minutes
Des modèles transparents et explicables•10 minutes
Conception centrée sur l'humain pour une IA explicable•5 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
Caractéristiques de l'IA responsable•10 minutes
Caractéristiques et biais des données•10 minutes
L'IA explicable•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Lignes directrices pour une IA responsable•30 minutes
Sécurité, conformité et gouvernance pour les solutions IA
Module 5•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez à sécuriser les systèmes IA à l'aide des services AWS et à suivre les meilleures pratiques en matière d'ingénierie des données sécurisées. Vous explorerez l'importance de la citation des sources, du lignage des données et des considérations de confidentialité dans les systèmes d'IA. Le module couvre également les normes de conformité réglementaire et les stratégies de Gouvernance pour l'IA, vous dotant des connaissances nécessaires pour vous assurer que vos solutions d'IA répondent aux exigences légales, éthiques et de sécurité.
Inclus
7 vidéos3 lectures1 devoir
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7 vidéos•Total 64 minutes
Sécuriser les systèmes IA avec les services AWS•14 minutes
Citation des sources et filiation des données•9 minutes
Bonnes pratiques pour une ingénierie des données sécurisée•7 minutes
Considérations relatives à la sécurité et à la protection de la vie privée pour les systèmes IA•5 minutes
Normes de conformité réglementaire pour les systèmes IA•6 minutes
Services AWS pour la gouvernance et la conformité•12 minutes
Stratégies de Gouvernance des données de l'IA•11 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
Système de sécurité IA•10 minutes
La mise en conformité avec l'IA sur AWS•10 minutes
Gouvernance avec l'IA sur AWS•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Sécurité, conformité et gouvernance pour les solutions IA•30 minutes
Parcours et ressources en matière d'IA/ML
Module 6•14 minutes à terminer
Détails du module
Ce dernier module fournit une synthèse complète du cours, y compris une évaluation finale pour évaluer vos progrès. Vous explorerez également les prochaines étapes de votre parcours de certification, ainsi que des ressources précieuses pour l'apprentissage continu dans l'espace AWS IA/ML. Le module se termine par une discussion sur l'impact futur de l'IA au sein d'AWS et au-delà, vous donnant les moyens de continuer à faire progresser votre expertise en matière d'IA.
Inclus
3 vidéos
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3 vidéos•Total 14 minutes
Prochaines étapes et ressources en matière de certification•4 minutes
Apprentissage continu dans l'espace IA/ML pour AWS•5 minutes
Le mot de la fin - L'impact futur de l'IA dans AWS et au-delà•5 minutes
Chez KodeKloud, nous sommes animés par une vision singulière - révolutionner la formation DevOps en la rendant pratique, accessible et directement alignée sur les défis du monde réel des professionnels de l'informatique. Notre mission est de fournir des solutions d'apprentissage juste à temps et de favoriser l'avancement de carrière dans le paysage en constante évolution de DevOps et de l'informatique. KodeKloud est une plate-forme d'apprentissage en ligne innovante dédiée à offrir l'expérience la plus efficace et pratique dans l'éducation DevOps. Fondé par des experts de l'industrie, nous sommes rapidement devenus une ressource go-to pour les professionnels qui cherchent à améliorer leurs compétences, résoudre des défis techniques immédiats, et d'accélérer leur croissance de carrière
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Qu'est-ce que la certification AWS AI Practitioner ?
Le cours AWS Certified AI Practitioner vous prépare à l'examen de certification, validant vos compétences dans l'application de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique sur AWS.
Quels services AWS vais-je utiliser ?
Vous utiliserez des services AWS tels que AWS SageMaker et Amazon Bedrock pour construire et déployer des solutions d'IA.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
L'IA générative crée de nouveaux contenus. Ce cours couvre les principes fondamentaux, les modèles de base et l'ingénierie rapide.
Comment ce cours aborde-t-il la sécurité de l'IA ?
Le cours couvre la sécurité, la conformité et la gouvernance pour les solutions d'IA, y compris les meilleures pratiques d'ingénierie des données et la gestion des risques.
Quand aurai-je accès aux cours et aux devoirs ?
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Que recevrai-je si j'achète le certificat ?
Lorsque vous achetez un certificat, vous avez accès à tous les supports de cours, y compris les devoirs notés. Une fois le cours terminé, votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. Vous pourrez alors l'imprimer ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.