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AI/ML et services AWS avancés

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AI/ML et services AWS avancés

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Instructeur : Whizlabs Instructor

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niveau Débutant

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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les concepts avancés de l'IA générative, l'ingénierie des prompts, les modèles de base et les architectures RAG sur AWS

  • Apprenez les principes de l'apprentissage automatique et les workflows MLOps à l'aide d'Amazon SageMaker et des services opérationnels d'IA/ML d'AWS

  • Découvrez les services d'IA d'AWS pour des cas d'utilisation tels que l'IA conversationnelle, la recherche intelligente, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, la traduction et la personnalisation

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Modèle de formation
  • Catégorie : Agents génératifs d'IA
  • Catégorie : Génération assistée par récupération
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Intelligence artificielle
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Modélisation des grandes langues
  • Catégorie : Vision par ordinateur
  • Catégorie : Traitement du langage naturel

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : La roche-mère de l'Amazonie
  • Catégorie : AWS SageMaker
  • Catégorie : Ingénierie rapide
  • Catégorie : Flux de travail agentiques
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Amazon Web Services
  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : Workflows d'IA

Détails à connaître

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mai 2026

Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "AWS CORE+ : Essentiels techniques pour les chefs d'équipe"
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Bienvenue dans le module « Techniques avancées d’IA générative » : vous vous concentrerez sur les techniques avancées d’IA générative utilisées pour développer des applications d’IA évolutives et contrôlées sur AWS. Nous commencerons par « Comprendre l’architecture RAG des grands modèles de langage (LLM) et les services AWS pour le stockage des représentations vectorielles », ce qui vous aidera à comprendre comment les connaissances externes sont intégrées dans les modèles d’IA afin d’obtenir des réponses plus précises et adaptées au contexte.Vous explorerez ensuite la mise en œuvre pratique avec « Amazon Bedrock RAG & Knowledge Base - Démo », puis « Amazon Bedrock Guardrails » et sa démo, ce qui vous permettra de garantir la sécurité, la conformité et le contrôle des résultats des modèles.Au fil de la semaine, vous vous plongerez dans Amazon Bedrock Agents et ses intégrations avec des services tels que CloudWatch et S3, ainsi que dans PartyRock – Amazon Bedrock Playground pour expérimenter des cas d’utilisation de l’IA générative. Vous passerez également en revue la tarification d’Amazon Bedrock afin de comprendre les enjeux liés aux coûts. À la fin de cette semaine, vous disposerez d’une solide compréhension des techniques avancées de l’IA générative et serez capable de concevoir, de sécuriser et d’évaluer des applications basées sur l’IA à l’aide d’Amazon Bedrock.

Inclus

9 vidéos2 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

Bienvenue dans le module consacré aux services d’IA d’AWS. Vous vous concentrerez sur les services d’IA d’AWS qui vous permettent d’ajouter des fonctionnalités intelligentes à vos applications. Nous commencerons par Amazon Comprehend et Amazon Translate, accompagnés de démonstrations, afin de comprendre comment traiter et analyser du texte à l’aide du traitement du langage naturel. Vous explorerez ensuite les services de reconnaissance vocale et de synthèse vocale, tels qu’Amazon Transcribe et Amazon Polly, qui vous aideront à convertir la parole en texte et le texte en parole pour des cas d’utilisation concrets. Au fil de la semaine, vous vous plongerez dans la vision par ordinateur et l’IA conversationnelle avec Amazon Rekognition et Amazon Lex, à l’aide de démonstrations qui vous permettront de comprendre l’analyse d’images et le développement de chatbots. Vous découvrirez également des services avancés tels qu’Amazon Kendra pour la recherche intelligente, Amazon Textract pour le traitement de documents, Amazon Personalize pour les recommandations, ainsi qu’Amazon Mechanical Turk et Amazon Augmented AI (A2I) pour les workflows impliquant une intervention humaine. À la fin de cette semaine, vous serez en mesure d’exploiter les services d’IA d’AWS pour créer des applications dotées de fonctionnalités telles que le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance vocale, le traitement d’images et l’automatisation intelligente.

Inclus

11 vidéos1 lecture2 devoirs

Bienvenue dans le module « Machine Learning & MLOps » : vous vous concentrerez sur les workflows d’apprentissage automatique et les pratiques MLOps à l’aide d’AWS. Nous commencerons par une introduction à Amazon SageMaker et une démonstration pratique de SageMaker, qui vous aideront à comprendre comment créer, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle. Vous explorerez ensuite les principales fonctionnalités de SageMaker, notamment Data Wrangler pour la préparation des données, Feature Store pour la gestion des caractéristiques réutilisables et Model Monitor pour le suivi des performances des modèles et la détection de la dérive des données. Au fil de la semaine, vous apprendrez à accélérer le développement à l’aide de SageMaker JumpStart, puis vous découvrirez les principes du MLOps et les services AWS dédiés, ce qui vous permettra d’automatiser, de surveiller et de gérer efficacement le cycle de vie du ML. À la fin de cette semaine, vous disposerez d’une solide compréhension des workflows d’apprentissage automatique et serez en mesure de mettre en œuvre les pratiques MLOps pour créer et maintenir des solutions d’apprentissage automatique évolutives sur AWS.

Inclus

8 vidéos2 lectures2 devoirs

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