La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Devenez Expert Amazon SageMaker : Déployer et Gérer des Modèles IA en Production sont : Bonne connaissance du machine learning et de Python. Notions de base sur AWS recommandées.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Devenez Expert Amazon SageMaker : Déployer et Gérer des Modèles IA en Production est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Devenez Expert Amazon SageMaker : Déployer et… | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Devenez Expert Amazon SageMaker : Déployer et Gérer des Modèles IA en Production est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Devenez Expert Amazon SageMaker : Déployer et Gérer des Modèles IA en Production, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Devenez Expert Amazon SageMaker : Déployer et Gérer des Modèles IA en Production s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture et les composants principaux d’Amazon SageMaker

Savoir créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning sur SageMaker

Mettre en place des pipelines ML automatisés et réplicables (MLOps)

Sécuriser, monitorer et optimiser les modèles en production via SageMaker

Gérer les coûts, les permissions et automatiser via le SDK Python et AWS CLI

Programme de la formation

Module 1Introduction à Amazon SageMaker et Design d’Environnements de ML

Présentation d’AWS et de la suite SageMaker, notions fondamentales de l’IA sur AWS, création d’instances de notebooks, gestion des environnements, rôle IAM et sécurité, premières explorations de jeux de données sur SageMaker. Exercices pratiques : découverte de l’interface, imports de données et manipulation via SageMaker Studio.

Module 2Entraînement, Déploiement et Gestion des Modèles sur SageMaker

Flux complet ML : préparation de jeux de données, choix des algorithmes natifs et customs, entraînement distribué, hyperparameter tuning, création et déploiement de endpoints. Intégration Pipeline pour le versioning et la répétabilité. Mises en pratique : entraînement sur cas réels (tableaux, images ou textes), monitoring des jobs, gestion des erreurs.

Module 3Automatisation, Monitoring, Optimisation et MLOps avec SageMaker

Industrialisation des workflows : pipelines automatisés, CI/CD avec SageMaker Pipeline, sécurisation des flux de données, surveillance de la dérive, endpoints ‘multi-models’, gestion des coûts, logs et métriques, intégration avec d’autres services AWS (S3, Lambda, CloudWatch). Atelier final : déploiement d’un modèle complet, monitoring des performances et automatisation de la maintenance.