Formation Amazon Bedrock

PROGRAMME DE NOTRE FORMATION AMAZON BEDROCK

Introduction à Amazon Bedrock

• Présentation d’Amazon Bedrock
• Importance et avantages d’Amazon Bedrock
• Aperçu des cas d’utilisation courants
• Comprendre l’écosystème AWS
• Comparaison avec d’autres services ML

Configuration et Installation

• Création et configuration d’un compte AWS
• Installation des outils nécessaires
• Configuration des permissions et rôles IAM
• Paramétrage des environnements de développement
• Premiers pas avec l’interface Amazon Bedrock

Modèles pré-entraînés

• Introduction aux modèles pré-entraînés disponibles
• Utilisation des modèles NLP
• Utilisation des modèles de vision par ordinateur
• Utilisation des modèles pour les séries temporelles
• Sélection et gestion des modèles pré-entraînés

Personnalisation des modèles

• Introduction à la personnalisation des modèles ML
• Techniques de fine-tuning sur Amazon Bedrock
• Chargement de vos propres données pour l’entraînement
• Optimisation des hyperparamètres
• Validation et évaluation des performances

Déploiement et gestion des modèles

• Stratégies de déploiement sur Amazon Bedrock
• Utilisation d’Amazon SageMaker avec Bedrock
• Surveillance continue des modèles déployés
• Gestion des versions des modèles
• Scaling et optimisation des ressources

Intégration avec d’autres Services AWS

• Intégration avec Amazon S3 pour le stockage de données
• Utilisation avec AWS Lambda pour le déclenchement automatisé
• Travail avec AWS Glue pour ETL (Extract, Transform, Load)
• Surveillance avec Amazon CloudWatch
• Sécurité et conformité avec AWS KMS et IAM

Avancées et Innovations en ML avec Amazon Bedrock

• Introduction aux algorithmes avancés
• Utilisation des réseaux de neurones profonds
• Mise en œuvre des modèles de transfert learning
• Exploitation des modèles génératifs
• Comprendre et utiliser les GANs (Generative Adversarial Networks)
• Implémentation des architectures de modèles hybrides
• Exploration des techniques de reinforcement learning
• Utilisation des outils de visualisation avancée
• Suivi et analyse des tendances en ML
• Préparation pour les innovations futures dans le ML