Understand and Apply AI Fundamentals with AWS

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Understand and Apply AI Fundamentals with AWS

Ce cours fait partie de Spécialisation "Apply AI Foundations with Python and AWS"

Instructeur : EDUCBA

Inclus avec

6 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Explain core AI, machine learning, and deep learning concepts and how AI systems work.
Analyze AI applications such as NLP, computer vision, generative AI, and ethical AI practices.
Evaluate and apply AWS AI services to design real-world, scalable AI solutions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Ethical Standards And Conduct
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Responsible AI

Outils que vous découvrirez

Catégorie : AWS SageMaker
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Amazon Web Services

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janvier 2026

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24 devoirs

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Il y a 6 modules dans ce cours

By the end of this course, learners will be able to explain core artificial intelligence concepts, analyze machine learning approaches, apply deep learning principles, and evaluate AI solutions using AWS services.

This comprehensive course is designed to build strong foundations in AI fundamentals and core concepts, progressing from classical AI techniques and machine learning to deep learning, generative models, and real-world AI applications. Learners will gain a clear understanding of how AI systems reason, learn, and make decisions, supported by practical insights into NLP, computer vision, reinforcement learning, and ethical AI practices. What makes this course unique is its balanced blend of theory, practice, and cloud-based implementation. It not only explains how AI works, but also how AI is applied at scale using AWS AI services such as SageMaker, Lex, Polly, Rekognition, and foundation models. Structured modules, lesson-wise objectives, practice quizzes, and graded assessments ensure progressive mastery and exam readiness. This course is ideal for beginners, aspiring AI practitioners, and professionals preparing for the AWS Certified AI Practitioner exam, enabling learners to confidently apply AI concepts to real-world business and industry use cases.

This module introduces the fundamental concepts of Artificial Intelligence, including its history, importance, ethical considerations, and the logical and statistical foundations that support intelligent systems.

Inclus

7 vidéos4 devoirs

7 vidéos Total 42 minutes

Definition and Brief History of AI Part 1 8 minutes
Definition and Brief History of AI Part 2 8 minutes
Importance and Applications of AI 3 minutes
AI Ethics and Societal Impacts 10 minutes
Introduction 2 minutes
Logic and Reasoning 7 minutes
Probability and Statistics 5 minutes

4 devoirs Total 60 minutes

Understanding Artificial Intelligence 10 minutes
AI in Society 10 minutes
Core Reasoning Foundations 10 minutes
Graded-Foundations of Artificial Intelligence 30 minutes

This module explores classical AI techniques such as search algorithms, knowledge representation, and foundational machine learning approaches, focusing on how machines solve problems and identify patterns.

Inclus

6 vidéos4 devoirs

6 vidéos Total 33 minutes

Search Algorithms 3 minutes
Knowledge Representation and Reasoning 5 minutes
Introduction to Machine Learning AI 4 minutes
Supervised Learning 6 minutes
Unsupervised Learning 6 minutes
Clustering 9 minutes

4 devoirs Total 60 minutes

Search and Knowledge Representation 10 minutes
Machine Learning Overview 10 minutes
Unsupervised Learning Fundamentals 10 minutes
Graded-Classical AI and Problem-Solving 30 minutes

This module provides an in-depth understanding of core machine learning techniques, including similarity measures, dimensionality reduction, pattern discovery, and reinforcement learning methods.

Inclus

8 vidéos4 devoirs

8 vidéos Total 70 minutes

Distance Measures 5 minutes
Dimensionality Reductio Part 1 6 minutes
Dimensionality Reductio Part 2 8 minutes
Association Rule Learning 12 minutes
Reinforcement Learning 11 minutes
Types of Reinforcement Learning Part 1 13 minutes
Types of Reinforcement Learning Part 2.1 6 minutes
Types of Reinforcement Learning Part 2.2 9 minutes

4 devoirs Total 60 minutes

Data Similarity and Reduction 10 minutes
Pattern Discovery 10 minutes
Reinforcement Learning Types 10 minutes
Graded-Machine Learning Techniques 30 minutes

This module introduces deep learning concepts, neural network architectures, and advanced AI paradigms such as generative models and transfer learning used in modern AI applications.

Inclus

11 vidéos4 devoirs

11 vidéos Total 84 minutes

Neural Networks Basics Part 1 6 minutes
Neural Networks Basics Part 2 9 minutes
Deep Learning Introduction 8 minutes
Convolutional Neural Networks (CNNs) Part 1 6 minutes
Convolutional Neural Networks (CNNs) Part 2 8 minutes
Recurrent Neural Networks (RNN) Part 1 6 minutes
Recurrent Neural Networks (RNN) Part 2 7 minutes
Recurrent Neural Networks (RNN) Part 3 7 minutes
Generative Models Part 1 7 minutes
Generative Models Part 2 12 minutes
Transfer Learning and Fine Tuning 9 minutes

4 devoirs Total 60 minutes

Neural Network Foundations 10 minutes
Specialized Neural Architectures 10 minutes
Modern Learning Paradigms 10 minutes
Graded-Deep Learning and Advanced AI 30 minutes

This module focuses on practical AI applications across industries and introduces AWS AI services, enabling learners to understand how AI solutions are deployed at scale.

Inclus

8 vidéos4 devoirs

8 vidéos Total 12 minutes

Introduction to AWS Certified AI Practitioner 0 minutes
Understanding AI and ML 3 minutes
Natural Language Processing (NLP) 1 minute
Computer Vison (CV) 2 minutes
Applications of AI in Various Industries 2 minutes
Supervised vs Unsupervised Machine Learning 1 minute
Algorithms of Supervised and Unsupervised Machine Learning 2 minutes
Reinforcement Learning (RL) 1 minute

4 devoirs Total 60 minutes

AI in Practice 10 minutes
AI Domains and Industry Use 10 minutes
Machine Learning Comparisons 10 minutes
Graded-AI Applications and AWS AI Services 30 minutes

This module covers the end-to-end AI lifecycle, including model building, deployment, ethical best practices, AWS implementation, prompt engineering, and exam readiness.

Inclus

27 vidéos4 devoirs

27 vidéos Total 92 minutes

Principal Component Analysis (PCA) 1 minute
Basic Questions 9 minutes
Introduction to AWS AI Services 0 minutes
Amazon SageMaker 4 minutes
Aws DeepLens 3 minutes
Amazon Comprehend 3 minutes
Case Studies 2 minutes
Intermediate Questions Part 1 7 minutes
Intermediate Questions Part 2 8 minutes
Implementing AI Solutions with AWS 4 minutes
Woring with Amazon SageMaker 6 minutes
Using AWS Lex 2 minutes
Using AWS Polly 1 minute
AWS Rekognition 1 minute
Combining AWS Services 2 minutes
Understanding Foundation Models 1 minute
Model Selection and Architecture 1 minute
Data Preperation and Preprocessing 1 minute
Model Training and Optimization 1 minute
Model Evaluation and Deployment 1 minute
Summary 0 minutes
Ethical Considerations and Best Practices in AI-ML 3 minutes
Introduction to Prompt Engineering 6 minutes
Continuous Improvement 0 minutes
Exam Overview 4 minutes
Advanced Questions Part 1 9 minutes
Advanced Questions Part 2 8 minutes

4 devoirs Total 60 minutes

AWS AI Services Essentials 10 minutes
AWS AI Tools and Implementation 10 minutes
Deployment, Ethics, and Exam Readiness 10 minutes
Graded-Building, Deploying, and Mastering AI Solutions 30 minutes

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