In der eintägigen Schulung werden die Vorteile und Ihr möglicher Nutzen von Deep Learning behandelt. Sie erfahren außerdem, wie Sie Ihre Modelle mit Amazon SageMaker und MXNet Framework in der Cloud ausführen. Darüber hinaus erhalten Sie ein besseres Verständnis für die Bereitstellung Ihrer Deep Learning-Modelle mithilfe von AWS-Diensten wie AWS Lambda und Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS), während Sie auf der Grundlage von Deep Learning intelligente Systeme auf AWS entwerfen.
Nutzen
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie:
Machine Learning und Deep Learning definieren
Konzepte in einem Deep Learning-Ecosystem identifizieren
Programmierframework von Amazon SageMaker und MXNet für vertiefende Lernaufgaben nutzen
AWS-Lösungen für Deep Learning-Deployments anpassen
Zielgruppe
Dieser Kurs ist konzipiert für:
Entwickler, die für die Entwicklung von Deep Learning-Anwendungen zuständig sind
Entwickler, die die Konzepte hinter Deep Learning verstehen und erfahren möchten, wie eine Deep Learning-Lösung in AWS implementiert wird
Voraussetzungen
Folgende Vorkenntnisse werden empfohlen:
Grundlegendes Verständnis von ML-Prozessen
Grundlegendes Verständnis von AWS-Kerndiensten wie EC2 und Kenntnisse von AWS SDK
Grundkenntnisse einer Programmiersprache, z. B. Python
Inhalte des Seminars
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Einführung in Machine Learning
Einführung in Deep Learning
Starten von Amazon Deep Learning AMI basierend auf EC2 und preprocessing data
Einführung in MXNet on AWS
Ausführen eines Convolutional Neural Network-Modells und predicting images
Bereitstellen von Deep Learning-Workloads in AWS
Bereitstellen des Deep Learning-Modells for predicting images using AWS Lambda
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