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 et préparation des données
Vue d’ensemble du Machine Learning sur AWS
Services ML : SageMaker, Comprehend, Rekognition, Translate, Lex, Polly
Cas d’usage en entreprise
Préparation des données
S3 comme data lake
SageMaker Data Wrangler pour nettoyage et transformation
Gestion des jeux d’entraînement/test
Atelier pratique : charger un dataset dans S3 et le préparer avec Data Wrangler
Jour 2 – Entraînement de modèles avec SageMaker
SageMaker Studio & Notebooks
Utilisation des environnements managés
Algorithmes intégrés SageMaker
Classification, régression, clustering
Custom training avec TensorFlow/PyTorch
Optimisation
Hyperparameter tuning avec SageMaker Tuner
Distributed training pour gros volumes
Atelier pratique : entraînement d’un modèle de classification (ex : prédiction de churn client)
Jour 3 – Déploiement et monitoring des modèles
Déploiement avec SageMaker
Endpoints temps réel
Batch Transform
A/B testing et canary deployment
Monitoring et maintenance
SageMaker Model Monitor
Retraining automatisé avec Pipelines et Step Functions
Intégration avec applications
API Gateway + Lambda + SageMaker Endpoint
Atelier pratique : déploiement d’un modèle ML en production avec endpoint et monitoring
Jour 4 – IA Services et étude de cas complet
Services IA pré-entraînés
Amazon Rekognition (vision par ordinateur)
Amazon Comprehend (NLP)
Amazon Translate, Polly, Lex
Combinaison IA Services + SageMaker
Intégrer un modèle custom avec des services managés
Étude de cas complet
Construire une application intelligente (analyse d’images + classification personnalisée)
Déploiement avec CI/CD et monitoring
Préparation certification
AWS Certified Machine Learning – Specialty : points clés et méthodologie
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Azure AI & Machine Learning (Azure ML, Cognitive Services)
Développer des applications intelligentes sur Azure avec Machine Learning, Cognitive Services et MLOps
IA & Machine Learning avec Vertex AI
Déployer des modèles ML sur GCP avec Vertex AI, du dataset à la production
Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) avec Python
Mettre en œuvre une pipeline NLP complète avec Python
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Concevoir un moteur de recherche sémantique ou de recommandation intelligente