Formation AWS – Machine Learning avec SageMaker & IA Services

Durée

4 jours

Tarif

Devis sur demande

Organisation

Intra

Référence

MLAW

Niveau

Moyen

CPF

NON

Certification

NON

Mise à jour

16/09/2025

Présentation de la formation AWS – Machine Learning avec SageMaker & IA Services

Plongez dans l’univers du Machine Learning et de l’IA avec notre formation. En 4 jours, vous apprendrez à préparer vos données, entraîner et évaluer des modèles via SageMaker, puis les déployer et les intégrer dans des applications cloud. Vous découvrirez aussi comment exploiter les services IA managés d’AWS (Rekognition, Comprehend, Translate, Lex) pour enrichir vos usages. Chaque module est articulé autour de travaux pratiques pour garantir une montée en compétences directe. Destinée à des professionnels ayant des bases en Python, en statistiques et une expérience AWS, cette formation vous prépare à concevoir des solutions ML sécurisées et gouvernées

Objectifs de la formation AWS – Machine Learning avec SageMaker & IA Services

Objectifs pédagogiques :

Découvrir l’écosystème ML et IA d’AWS
Utiliser SageMaker pour entraîner et déployer des modèles ML
Exploiter les services IA managés (Rekognition, Comprehend, Translate, Lex)
Intégrer le ML dans des applications serverless et data pipelines
Appliquer les bonnes pratiques de sécurité et gouvernance pour les projets ML

Objectifs opérationnels :

Concevoir, entraîner, évaluer et déployer un modèle de Machine Learning sur AWS via SageMaker, intégrer des services d’IA managés pour enrichir ses applications, mettre en place une pipeline de données sécurisée, et garantir la gouvernance et la conformité pour des projets ML en production

Programme de la formation AWS – Machine Learning avec SageMaker & IA Services

Jour 1 – Introduction au ML sur AWS

Concepts de Machine Learning et AI sur AWS

Présentation de SageMaker et de son écosystème

Préparation des données avec SageMaker Data Wrangler

Atelier : exploration et nettoyage de données

Jour 2 – Entraînement et évaluation de modèles

Création de notebooks Jupyter dans SageMaker Studio

Entraînement de modèles supervisés et non supervisés

Utilisation des algorithmes intégrés de SageMaker

Évaluation et optimisation d’hyperparamètres

Atelier : entraînement d’un modèle de classification

Jour 3 – Déploiement et intégration

Déploiement de modèles avec SageMaker Endpoints

Batch Transform pour prédictions en lot

Surveillance des modèles avec SageMaker Model Monitor

Atelier : déploiement d’un modèle en production

Jour 4 – Services IA managés

Amazon Rekognition : analyse d’images et vidéos

Amazon Comprehend : traitement du langage naturel (NLP)

Amazon Translate et Amazon Polly : traduction et synthèse vocale

Amazon Lex : création de chatbots intelligents

Étude de cas : intégration de plusieurs services IA dans une application cloud-native

Pré-requis pour suivre la formation AWS – Machine Learning avec SageMaker & IA Services

Connaissances de base en Python et en statistiques/ML
Expérience avec AWS (S3, IAM, EC2)
Notions sur la data engineering et l’ETL (recommandé)

Un questionnaire de positionnement vous sera ensuite proposé afin d'évaluer votre niveau de connaissance avant l'entrée en formation.

Participer à la formation AWS – Machine Learning avec SageMaker & IA Services

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Formation en intra-entreprise

Nos formations intra-entreprise peuvent se dérouler directement dans vos locaux pour plus de flexibilité. Si nécessaire, nous pouvons également organiser la location d'une salle de formation adaptée à vos besoins.

Votre formation sur-mesure peut également s’organiser à distance.

La mise en place d'une session intra-entreprise est de 14 jours minimum à partir de votre prise de contact.

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