Bienvenue à la semaine 2. Au cours de cette semaine, vous découvrirez Amazon SageMaker, le service entièrement géré d’AWS permettant de créer, d’entraîner et de déployer des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle. Vous commencerez par une présentation générale de SageMaker et explorerez ses composants CORE à travers des démonstrations pratiques. Au fil du module, vous approfondirez les fonctionnalités essentielles de SageMaker, telles que Data Wrangler pour la préparation des données, Feature Store pour la gestion et la réutilisation des caractéristiques, et Model Monitor pour détecter la dérive des données et maintenir les performances des modèles en production. À l’issue de ce module, vous serez en mesure de naviguer en toute confiance dans l’écosystème SageMaker, de préparer et de gérer efficacement les données d’apprentissage automatique, de mettre en production des caractéristiques, de surveiller les modèles déployés et d’accélérer le développement de l’apprentissage automatique à l’aide de modèles intégrés et de modèles pré-entraînés.

Bienvenue à la troisième semaine du cours « Principes fondamentaux des solutions d’IA et de ML d’AWS ». Dans ce module, vous commencerez par découvrir les services d’IA linguistiques tels qu’Amazon Comprehend, Amazon Translate et Amazon Transcribe, et apprendrez à extraire des informations à partir de textes, à traduire du contenu d’une langue à l’autre et à transcrire la parole en texte. Le module aborde ensuite les fonctionnalités de synthèse vocale et de reconnaissance visuelle grâce à Amazon Polly et Amazon Rekognition, ce qui vous permettra de générer une voix très réaliste et d’analyser des images et des vidéos pour y détecter des visages, des objets et modérer le contenu. Vous explorerez également les solutions d’IA conversationnelles et basées sur la recherche avec Amazon Lex et Amazon Kendra. Ce module aborde également la personnalisation et l’intelligence documentaire grâce à Amazon Personalize et Amazon Textract, en démontrant comment les services d’IA d’AWS peuvent être utilisés pour offrir des expériences utilisateur sur mesure et extraire des données structurées à partir de documents numérisés.