تعمل LUMIFY على التعلم العميق على AWS 

الشعارتعمل LUMIFY على التعلم العميق على AWS 

AWS في عمل LUMIFY

Lumify Work هو شريك تدريب AWS رسمي لأستراليا ونيوزيلندا والفلبين. من خلال مدربي AWS المعتمدين لدينا، يمكننا أن نوفر لك مسارًا تعليميًا مناسبًا لك ولمؤسستك، حتى تتمكن من تحقيق المزيد من الاستفادة من السحابة. نحن نقدم تدريبًا افتراضيًا ووجهًا لوجه في الفصول الدراسية لمساعدتك على بناء مهاراتك السحابية وتمكينك من الحصول على شهادة AWS Certification المعترف بها في الصناعة.
AWS في عمل LUMIFY

لماذا دراسة هذه الدورة

في هذه الدورة، ستتعرف على حلول التعلم العميق من AWS، بما في ذلك السيناريوهات التي يكون فيها التعلم العميق منطقيًا وكيفية عمل التعلم العميق.

ستتعلم كيفية تشغيل نماذج التعلم العميق على السحابة باستخدام Amazon Sage Maker وإطار عمل MXNet. ستتعلم أيضًا كيفية نشر نماذج التعلم العميق الخاصة بك باستخدام خدمات مثل AWS Lambda أثناء تصميم أنظمة ذكية على AWS.

يتم تقديم هذه الدورة التدريبية للمستوى المتوسط ​​من خلال مزيج من التدريب الذي يقوده المدرب (ILT)، والمختبرات العملية، والتمارين الجماعية.

ما الذي سوف تتعلمه

تم تصميم هذه الدورة لتعليم المشاركين كيفية:

  • تعريف التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق
  • تحديد المفاهيم في النظام البيئي للتعلم العميق
  • استخدم Amazon SageMaker وإطار عمل البرمجة MXNet لأحمال عمل التعلم العميق
  • تناسب حلول AWS لعمليات نشر التعلم العميق

موضوعات الدورة

مواضيع الدورة لقد كان معلمي رائعًا في قدرته على وضع السيناريوهات في حالات العالم الحقيقي المتعلقة بوضعي المحدد.

لقد شعرت بالترحيب منذ لحظة وصولي وكانت القدرة على الجلوس كمجموعة خارج الفصل الدراسي لمناقشة مواقفنا وأهدافنا ذات قيمة كبيرة.

لقد تعلمت الكثير وشعرت أنه من المهم تحقيق أهدافي من خلال حضور هذه الدورة.
عمل رائع من فريق عمل Lumify.
مواضيع الدورة

أماندا نيكول
مدير خدمات دعم تكنولوجيا المعلومات - HEALTH WORLD LIMITED

وحدة شنومكس: انتهى التعلم الآليview

  • تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وDL
  • الأهمية التجارية لتعلم الآلة
  • التحديات الشائعة في ML
  • أنواع مختلفة من مشاكل ومهام ML
  • الذكاء الاصطناعي على AWS

الوحدة 2: مقدمة للتعلم العميق

  • مقدمة إلى DL
  • مفاهيم DL
  • ملخص لكيفية تدريب نماذج DL على AWS
  • مقدمة إلى أمازون سيج ميكر
  • التدريب العملي: تشغيل مثيل دفتر ملاحظات Amazon SageMaker وتشغيل نموذج شبكة عصبية إدراكية متعددة الطبقات

الوحدة 3: مقدمة إلى أباتشي MXNet

  • الدافع والفوائد لاستخدام MXNet وGluon
  • المصطلحات وواجهات برمجة التطبيقات المهمة المستخدمة في MXNet
  • بنية الشبكات العصبية التلافيفية (CNN).
  • التدريب العملي على المختبر: تدريب شبكة CNN على مجموعة بيانات CIFAR-10

الوحدة 4: بنيات ML وDL على AWS

  • خدمات AWS لنشر نماذج DL (AWS Lambda، AWS IoT Greengrass، Amazon ECS، AWS Elastic Beanstalk)
  • مقدمة إلى خدمات AWS AI التي تعتمد على DL (Amazon Polly، وAmazon Lex، وAmazon Rekognition)
  • التدريب العملي: نشر نموذج مدرب للتنبؤ على AWS Lambda

يرجى الملاحظة: هذه دورة التكنولوجيا الناشئة. مخطط الدورة قابل للتغيير حسب الحاجة.

تدريب Lumify المخصص للعمل

يمكننا أيضًا تقديم هذه الدورة التدريبية وتخصيصها لمجموعات أكبر مما يوفر الوقت والمال والموارد لمؤسستك.
لمزيد من المعلومات، يرجى الاتصال بنا على 1 800 853 276.

الذي هو بطبيعة الحال ل؟

هذه الدورة مخصصة لـ:

  • المطورون المسؤولون عن تطوير تطبيقات التعلم العميق
  • المطورون الذين يرغبون في فهم المفاهيم الكامنة وراء التعلم العميق وكيفية تنفيذ حل التعلم العميق على AWS

الشروط المسبقة

من المستحسن أن يكون لدى الحضور المتطلبات التالية:

  • الفهم الأساسي لعمليات التعلم الآلي (ML).
  • المعرفة بخدمات AWS الأساسية مثل Amazon EC2 ومعرفة AWS SDK
  • معرفة لغة البرمجة النصية مثل بايثون

يخضع توفير هذه الدورة التدريبية من خلال Lumify Work لشروط وأحكام الحجز. يرجى قراءة الشروط والأحكام بعناية قبل التسجيل في هذه الدورة، حيث أن التسجيل في الدورة مشروط بقبول هذه الشروط والأحكام.

دعم العملاء

اتصل بالرقم 1800 853 276 وتحدث إلى أحد مستشاري العمل في Lumify اليوم!
أيقونة الوسائط التدريب@lumifywork.com
أيقونة الوسائط lumifywork.com
أيقونة الوسائط facebook.com/LumifyWorkAU
أيقونة الوسائط LinkedIn.com/company/lumify-work
أيقونة الوسائط twitter.com/LumifyWorkAU
أيقونة الوسائط youtube.com/@lumifywork
https://www.lumifywork.com/en-au/courses/deep-learning-on-aws/الشعار

المستندات / الموارد

تعمل LUMIFY على التعلم العميق على AWS [بي دي اف] دليل المستخدم
التعلم العميق على AWS، التعلم على AWS، AWS

مراجع

اترك تعليقا

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. تم وضع علامة على الحقول المطلوبة *