Amazon Web Services (AWS) SageMaker
Amazon Web Services (AWS) SageMaker es un servicio de aprendizaje automático en la nube que permite a los desarrolladores crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático rápidamente a cualquier escala.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean crear y entrenar modelos de aprendizaje automático para su implementación en entornos de alojamiento listos para producción.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Utilice instancias de bloc de notas para preparar y cargar datos para el entrenamiento.
- Entrene modelos de aprendizaje automático mediante conjuntos de datos de entrenamiento.
- Implemente modelos entrenados en un punto de conexión para crear predicciones.
Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Temario del curso
Introducción
- Descripción del aprendizaje automático con SageMaker
- Algoritmos de aprendizaje automático
Información general sobre las características de AWS SageMaker
- AWS y la computación en la nube
- Desarrollo de modelos
Configuración de AWS SageMaker
- Creación de una cuenta de AWS
- Usuario y grupo de administrador de IAM
Familiarizarse con SageMaker Studio
- Información general de la interfaz de usuario
- Cuadernos de estudio
Preparación de datos mediante Jupyter Notebooks
- Cuadernos y bibliotecas
- Creación de una instancia de bloc de notas
Entrenamiento de un modelo con SageMaker
- Trabajos de entrenamiento y algoritmos
- Entrenamientos paralelos de datos y modelos
- Análisis de sesgos posteriores al entrenamiento
Implementación de un modelo en SageMaker
- Registro de modelos y monitor de modelos
- Compilación e implementación de modelos con Neo
- Evaluación del rendimiento del modelo
Recursos de limpieza
- Eliminación de puntos de conexión
- Eliminación de instancias de bloc de notas
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia en el desarrollo de aplicaciones
- Familiaridad con Amazon Web Services (AWS) Consola
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Configurar y administrar entornos de AI/ML en AWS.
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Formato del Curso
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure AWS Cloud9 para DevOps flujos de trabajo.
- Implemente canalizaciones de integración continua y entrega continua (CI/CD).
- Automatice los procesos de prueba, monitoreo e implementación con AWS Cloud9.
- Integre servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en DevOps flujos de trabajo.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
- Configure AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
- Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones sin servidor con AWS Lambda.
- Integre AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
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- Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
- Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
- Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
- Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos.
- Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
- Alertas y eventos
- Calibración del sensor
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8 HorasResumen:
- Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
- "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
- Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
- Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
- Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
- Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
- Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos mediante DynamoDB.
- Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
- Manos a la obra con Raspberry PI y AWS IoT Core para construir un dispositivo inteligente.
- Visualización de datos de sensores y comunicación con interfaz web.