The Easy Way for AI: AWS SageMaker
Nel corso verranno tratti i servizi e le metodologie di sviluppo di applicazioni basate sul Machine Learning. Gli studenti saranno portati dalla definizione del problema da risolvere con lʼaiuto del ML, impareranno a frammentarlo e preparare le basi di dati su cui fare training del modello.
Il corso è incentrato anche sullʼutilizzo di AWS con Amazon SageMaker.
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
- Preparazione di un DataSet
- Addestramento di un Modello
- Valutazione e Tuning del Modello
- Deploy di un Modello
- Sfide in ambito Ops
- Altri Tool per la Creazione dei Modelli
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Discutere i vantaggi dei diversi tipi di apprendimento automatico per risolvere i problemi aziendali.
- Descrivere i processi, i ruoli e le responsabilità tipiche di un team che costruisce e distribuisce sistemi di ML.
- Spiegare come i data scientist utilizzano gli strumenti AWS e il ML per risolvere un comune problema aziendale.
- Riassumere le fasi di preparazione dei dati da parte di uno scienziato dei dati.
- Riassumere i passaggi che uno scienziato dei dati compie per addestrare i modelli di ML.
- Riassumere i passaggi che un data scientist compie per valutare e mettere a punto i modelli di ML.
- Riassumere le fasi di distribuzione di un modello su un endpoint e di generazione di previsioni.
- Descrivere le sfide in ambito Ops per i modelli di ML.
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
