AWS のクラウド型深層学習ソリューションについての詳細

Deep Learning on AWS (1 日コース) では、アマゾン ウェブ サービス (AWS) におけるクラウド型深層学習 (DL) ソリューションをご紹介します。このトレーニングでは、深層学習の有用性を詳しく述べ、そのさまざまなコンセプトを説明します。このコースでは、Amazon SageMaker、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) をベースとした深層学習 Amazon マシンイメージ (AMI) と MXNet フレームワークを用いた、クラウドでのモデルの実行方法も学ぶことができます。さらに、AWS Lambda や Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS) などの AWS サービスを用いた深層学習モデルのデプロイや、深層学習に基づいた AWS でのインテリジェントなシステムの設計について理解を深めることができます。

レベル

中級

形態

クラスルームトレーニング、ライブクラス

期間

1 日

このコースでは、次のことについて説明します。

  • 機械学習と深層学習を明確に理解する。
  • 深層学習エコシステムの概念を理解する。
  • 深層学習ワークロード用の Amazon SageMaker と MXNet プログラミングフレームワークを活用する。
  • AWS ソリューションを深層学習のデプロイに合わせる。

このコースは次のような方を対象としています。

  • 深層学習アプリケーションの開発を担当している開発者
  • 深層学習の背後にある概念や AWS で深層学習ソリューションを導入する方法を理解したいと考えている開発者

このコースを受講するにあたっては、次の前提条件を身につけておくことをお勧めします。

  • 機械学習プロセスの基本的な理解
  • Amazon EC2 などの AWS の主力サービスの基本的な理解と AWS SDK に対する知識
  • スクリプト言語 (Pythonなど) の基礎知識

このコースは、次の形式を組み合わせて実施します。

  • クラスルームトレーニング (ILT)
  • ハンズオンラボ

このコースでは次の概念が扱われます。

  • 機械学習のご紹介
  • 深層学習のご紹介
  • ラボ 1: 深層学習 AMI インスタンスの設定と、多層パーセプトロンのニューラルネットワークモデルの実行
  • AWS での MXNet のご紹介
  • ラボ 2: 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) モデルを実行して、CIFAR-10 データセットで画像予測を行う
  • AWS でのスマートアプリケーションのデプロイ
  • ラボ 3: AWS Lambda を使用した画像予測のための深層学習モデルのデプロイ
aws.training を参照

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