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Semaine IA
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Dans cette première session, nous vous présenterons les bases du Machine Learning. En quoi diffère t-il de l’analyse de données traditionnelle ? Quels sont les différents types d'apprentissage ? Quels sont les principaux types de problème que le Machine Learning peut résoudre (classification, régression, clustering, etc.) ? Quelle est l’organisation type d’un projet de Machine Learning ? Toutes ces questions et bien d’autres seront abordées sans théorie et jargon inutiles, avec la participation des experts de la société PredicSis.

La complexité théorique du Machine Learning rebute souvent de nombreuses sociétés qui ne disposent pas d’experts dans le domaine. Pour résoudre cette difficulté, AWS a mis au point Amazon Machine Learning, un service destiné aux développeurs qui souhaitent intégrer des capacités prédictives dans leurs applications, sans se soucier ni du fonctionnement des algorithmes, ni de celui de l’infrastructure sous-jacente. Au travers d’un ensemble de démonstrations, nous vous montrerons mettre ce service en oeuvre de bout en bout, de l’ingestion des données à la publication d’une API HTTP permettant d’invoquer les modèles.

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Au fil du temps, l’écosystème Hadoop s’est enrichi de quantité d'applications utiles aux projets de Machine Learning (Hive, Spark, etc.), aussi bien pour la préparation des données que pour la construction des modèles eux-mêmes. Lors de cette session, nous ferons un panorama de ces applications et des cas d’usage les plus courants chez les clients d’AWS. Pour finir, nous partagerons également des architectures de référence et des bonnes pratiques.

Dans cette session, nous utiliserons Amazon EMR pour mettre en pratique certains des outils étudiés précédemment. Nous vous présenterons également des mécanismes spécifiques à EMR (connecteurs S3/DynamoDB, utilisation des instances Spot, etc.) qui vous permettront d’optimiser l’utilisation de vos clusters.

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Dans cette session, nous vous présenterons les bases du Deep Learning. En quoi diffère t-il du Machine Learning traditionnel ? Quels sont les principaux problèmes que le Deep Learning peut résoudre : vision artificielle, traitement du langage naturel, etc. ? Comment fonctionnent les réseaux de neurones ? Quelle infrastructure faut-il déployer pour les entrainer et les utiliser ? Toutes ces questions et d’autres seront abordées sans théorie et jargon inutiles, avec la participation d’une experte de la société NVIDIA.

Grâce des projets Open Source comme MXNet et Keras, il est désormais beaucoup plus aisé d’intégrer des modèles de Deep Learning dans vos propres applications. Au travers de démos en Python, nous vous montrerons comment créer vos modèles, comment les entraîner et comment les invoquer. Vous apprendrez également comment réutiliser et affiner des modèles à l’état de l’art déjà entraînés sur de gros jeux de données. Au passage, nous aborderons bien sûr l’utilisation des instances EC2 dotées de GPU.

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Cette session s’inscrit dans la continuité de la journée précédente et se concentrera sur la reconnaissance d’image. Nous verrons comment entrainer des modèles sur le jeu de données ImageNet, qui compte plus d’un 1,2 million d’images dans 10,000 catégories. Ce faisant, nous nous intéresserons aussi bien à la performance des modèles qu’à la performance de l’infrastructure nécessaire à son entraînement. Nous partagerons avec vous un ensemble de conseils et de techniques pour arriver à un résultat optimal.

Dans cette session, nous étudierons comment piloter un robot grâce à la voix, grâce à Amazon Echo et à un skill développé pour l’occasion. Nous étudierons en détail le modèle d’interaction, la fonction Lambda associée et comment elle communique avec le robot via AWS IoT. Puis, nous nous intéresserons au code exécuté sur le robot et comment il s’appuie sur MXNet, Polly et Rekognition pour découvrir son environnement et interagir avec l’utilisateur.

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Lors de cette session, nous récapitulerons les annonces faites quelques jours plus tôt à AWS re:Invent. Il ne nous est malheureusement pas possible de vous en dire plus l’instant. Nous mettrons à jour la description pendant la conférence. Une chose est sûre : voila un webinar que vous ne voulez pas manquer !

Ce webinar sera basé sur une session ayant eu lieu à AWS re:Invent. Il ne nous est malheureusement pas possible de vous en dire plus l’instant. Nous mettrons à jour la description pendant la conférence. Le choix s’avèrera certainement difficile !

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