Amazon Web Services (AWS) - Ingénierie DevOps

Module 1 : Introduction au Deep Learning et à AWS

• Introduction au Deep Learning : Concepts fondamentaux des réseaux de neurones et des algorithmes d’apprentissage profond.
• Panorama des services AWS : Présentation des services AWS dédiés au Deep Learning (Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMIs, etc.).
• Utilisation de l’infrastructure AWS pour l’entraînement et le déploiement des modèles.

Module 2 : Mise en place de l’environnement Deep Learning sur AWS

• AWS SageMaker : Introduction à SageMaker pour le développement et l’entraînement des modèles.
• Création d’instances avec AWS Deep Learning AMIs : Utilisation des images Amazon Machine Images préconfigurées pour Deep Learning.
• Configuration des instances GPU : Optimisation des performances pour l’entraînement de modèles à l’aide d’instances GPU (p. ex., p3, p4).

Module 3 : Développement de modèles Deep Learning

• Frameworks Deep Learning populaires : Introduction à TensorFlow, PyTorch et MXNet.
• Création de modèles de Deep Learning : Développement de réseaux de neurones convolutifs (CNN), récurrents (RNN) et autres architectures.
• Entraînement des modèles sur AWS : Techniques d’entraînement de modèles sur des données massives avec Amazon SageMaker.

Module 4 : Optimisation des performances des modèles

• Optimisation de l’entraînement : Techniques de réglage des hyperparamètres et parallélisation de l’entraînement.
• Utilisation de GPU pour accélérer l’entraînement : Optimiser les performances d’entraînement avec les instances GPU d’AWS.
• Gestion des ressources et du coût : Utilisation d’outils AWS pour gérer l’utilisation des ressources et réduire les coûts pendant l’entraînement.

Module 5 : Déploiement de modèles de Deep Learning

• Déploiement avec Amazon SageMaker : Mise en production des modèles via SageMaker pour des prédictions en temps réel et par lot.
• Utilisation d’AWS Lambda pour l’inférence : Déploiement de modèles de Deep Learning sur Lambda pour des applications serverless.
• Création d’un pipeline de ML avec AWS : Automatisation du flux de travail de déploiement et d’inférence avec Amazon SageMaker et d’autres outils AWS.

Module 6 : Gestion des données pour le Deep Learning

• Préparation des données : Utilisation d’AWS S3 pour stocker et gérer des ensembles de données volumineux.
• Traitement des données avec AWS Glue et Amazon Athena : Techniques de préparation des données pour l’entraînement des modèles de Deep Learning.
• Sécurisation des données : Bonnes pratiques de sécurité pour protéger les données sensibles dans le cloud.

Module 7 : Surveillance, maintenance et amélioration continue des modèles

• Suivi des performances des modèles en production : Surveillance avec Amazon CloudWatch et Amazon SageMaker Model Monitor.
• Mise à jour des modèles : Techniques de mise à jour et d’optimisation continue des modèles en production.
• Gestion des versions des modèles avec Amazon SageMaker : Suivi des versions de modèles et gestion de l’intégration continue (CI/CD).

Module 8 : Cas pratiques et études de cas

• Exercice de déploiement d’un modèle Deep Learning sur AWS : Application des concepts appris à un projet concret.
• Études de cas réels : Analyse de projets de Deep Learning déployés sur AWS, avec discussion sur les défis rencontrés et les solutions apportées.
• Questions-réponses et résolution de problèmes : Session de discussion sur les défis pratiques liés au Deep Learning sur AWS.

Module 9 : Conclusion et préparation à la certification

• Révision des compétences acquises : Récapitulatif des concepts clés et des outils AWS utilisés.
• Conseils pour la certification AWS : Préparation à la certification AWS pour les professionnels du Deep Learning et du Machine Learning.
• Prochaines étapes et ressources supplémentaires : Orientation vers des ressources et des formations avancées pour aller plus loin.

Méthodes pédagogiques :

• Présentations théoriques et démonstrations en direct.
• Ateliers pratiques avec des exercices concrets sur AWS.
• Discussions de groupe et études de cas pour une approche interactive.