LUMIFY AWS डीप लर्निंग सॉफ्टवेयर
LUMIFY AWS डीप लर्निंग सॉफ्टवेयर
महत्वपूर्ण सूचना
लुमिफ़ाई कार्य पर एडब्ल्यूएस
Lumify Work ऑस्ट्रेलिया, न्यूजीलैंड और फिलीपींस के लिए एक आधिकारिक AWS प्रशिक्षण भागीदार है। हमारे अधिकृत AWS प्रशिक्षकों के माध्यम से, हम आपको एक सीखने का मार्ग प्रदान कर सकते हैं जो आपके और आपके संगठन के लिए प्रासंगिक है, ताकि आप क्लाउड से अधिक प्राप्त कर सकें। हम आपको अपने क्लाउड कौशल बनाने में मदद करने और उद्योग-मान्यता प्राप्त एडब्ल्यूएस प्रमाणन प्राप्त करने में सक्षम बनाने के लिए आभासी और आमने-सामने कक्षा-आधारित प्रशिक्षण प्रदान करते हैं।
इस पाठ्यक्रम का अध्ययन क्यों करें?
इस पाठ्यक्रम में, आप AWS के गहन शिक्षण समाधानों के बारे में जानेंगे, जिसमें ऐसे परिदृश्य शामिल होंगे जहां गहन शिक्षण सार्थक है और गहन शिक्षण कैसे काम करता है।
आप सीखेंगे कि Amazon Sage Maker और MXNet फ्रेमवर्क का उपयोग करके क्लाउड पर डीप लर्निंग मॉडल कैसे चलाएँ। आप AWS पर इंटेलिजेंट सिस्टम डिज़ाइन करते समय AWS Lambda जैसी सेवाओं का उपयोग करके अपने डीप लर्निंग मॉडल को तैनात करना भी सीखेंगे।
यह मध्यवर्ती स्तर का पाठ्यक्रम प्रशिक्षक-नेतृत्व प्रशिक्षण (आईएलटी), व्यावहारिक प्रयोगशाला और समूह अभ्यास के मिश्रण के माध्यम से प्रदान किया जाता है।
आप क्या सीखेंगे
यह पाठ्यक्रम प्रतिभागियों को यह सिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि:
- मशीन लर्निंग (एमएल) और डीप लर्निंग को परिभाषित करें
- गहन शिक्षण पारिस्थितिकी तंत्र में अवधारणाओं की पहचान करें
- डीप लर्निंग वर्कलोड के लिए Amazon SageMaker और MXNet प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क का उपयोग करें
- गहन शिक्षण परिनियोजन के लिए AWS समाधान फिट करें
मेरा प्रशिक्षक मेरी विशिष्ट स्थिति से संबंधित वास्तविक दुनिया के उदाहरणों में परिदृश्य डालने में सक्षम था।
मेरे पहुंचते ही मेरा स्वागत किया गया और हमारी स्थितियों और हमारे लक्ष्यों पर चर्चा करने के लिए कक्षा के बाहर एक समूह के रूप में बैठने की क्षमता बेहद मूल्यवान थी।
मैंने बहुत कुछ सीखा और महसूस किया कि यह महत्वपूर्ण है कि इस पाठ्यक्रम में भाग लेने से मेरे लक्ष्य पूरे हों।
बढ़िया काम लुमिफाई वर्क टीम।
अमांडा निकोल
आईटी सहायता सेवा प्रबंधक - हेल्थ वर्ल्ड लिमिटेड
पाठ्यक्रम विषय
मॉड्यूल 1: मशीन लर्निंग खत्मview
- AI, ML और DL का संक्षिप्त इतिहास
- मशीन लर्निंग का व्यावसायिक महत्व
- मशीन लर्निंग में आम चुनौतियाँ
- विभिन्न प्रकार की एमएल समस्याएं और कार्य
- AWS पर AI
मॉड्यूल 2: गहन शिक्षण का परिचय
- डीएल का परिचय
- डीएल अवधारणाएँ
- AWS पर DL मॉडल को प्रशिक्षित करने के तरीके का सारांश
- अमेज़न सेजमेकर का परिचय
- व्यावहारिक प्रयोग: एक अमेज़न सेजमेकर नोटबुक इंस्टैंस को तैयार करना और एक मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन न्यूरल नेटवर्क मॉडल चलाना।
मॉड्यूल 3: अपाचे MXNet का परिचय
- एमएक्सनेट और ग्लूऑन के उपयोग की प्रेरणा और लाभ
- MXNet में प्रयुक्त महत्वपूर्ण शब्द और API
- कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) वास्तुकला
- व्यावहारिक प्रयोगशाला: CIFAR-10 डेटासेट पर CNN का प्रशिक्षण
मॉड्यूल 4: AWS पर ML और DL आर्किटेक्चर
- डीएल मॉडल तैनात करने के लिए AWS सेवाएं (AWS लैम्ब्डा, AWS IoT ग्रीनग्रास, अमेज़न ECS, AWS इलास्टिक बीनस्टॉक)
- DL (अमेज़ॅन पॉली, अमेज़ॅन लेक्स, अमेज़ॅन रेकोग्निशन) पर आधारित AWS AI सेवाओं का परिचय
- व्यावहारिक प्रयोग: AWS लैम्ब्डा पर पूर्वानुमान के लिए प्रशिक्षित मॉडल की तैनाती।
कृपया ध्यान दें: यह एक उभरता हुआ प्रौद्योगिकी पाठ्यक्रम है। पाठ्यक्रम की रूपरेखा आवश्यकतानुसार परिवर्तन के अधीन है।
ल्यूमिफाई कार्य
अनुकूलित प्रशिक्षण
हम आपके संगठन के समय, धन और संसाधनों की बचत करते हुए बड़े समूहों के लिए इस प्रशिक्षण पाठ्यक्रम को वितरित और अनुकूलित भी कर सकते हैं।
अधिक जानकारी के लिए, कृपया हमसे संपर्क करें 1 800 853 276.
ये पाठ्यक्रम किसके लिए है?
इस पाठ्यक्रम के लिए अभिप्रेत है:
- डेवलपर्स जो गहन शिक्षण अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए जिम्मेदार हैं
- डेवलपर्स जो डीप लर्निंग के पीछे की अवधारणाओं को समझना चाहते हैं और AWS पर डीप लर्निंग समाधान को कैसे लागू किया जाए
हम इस प्रशिक्षण पाठ्यक्रम को बड़े समूहों के लिए भी वितरित और अनुकूलित कर सकते हैं - जिससे आपके संगठन का समय, पैसा और संसाधन बचेंगे। अधिक जानकारी के लिए, कृपया हमसे संपर्क करें 1800 यू लर्न (1800 853 276)
आवश्यक शर्तें
यह अनुशंसा की जाती है कि उपस्थित लोगों के पास निम्नलिखित पूर्वापेक्षाएँ हों:
- मशीन लर्निंग (एमएल) प्रक्रियाओं की बुनियादी समझ
- AWS कोर सेवाओं जैसे Amazon EC2 का ज्ञान और AWS SDK का ज्ञान
- पायथन जैसी स्क्रिप्टिंग भाषा का ज्ञान
लुमिफाई वर्क द्वारा इस कोर्स की आपूर्ति बुकिंग नियमों और शर्तों द्वारा नियंत्रित होती है। कृपया इस कोर्स में नामांकन करने से पहले नियम और शर्तों को ध्यान से पढ़ें, क्योंकि कोर्स में नामांकन इन नियमों और शर्तों की स्वीकृति पर आधारित है।
ग्राहक सहेयता
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