Le 11 septembre dernier s’est tenu le AWS Dev Day Paris 2018. Organisée à Station F, cette journée spéciale a permis aux participants de découvrir, de redécouvrir ou d’approfondir leurs connaissances sur différentes techniques d’intelligence artificielle.
Piloté par l’évangéliste Julien Simon, AI/ML EMEA d’AWS, le Dev Day Paris est une journée gratuite de sessions techniques créées spécifiquement pour les développeurs. Ces sessions exploreront le Machine et le Deep Learning et l’Intelligence Artificielle en général. Sont proposés des démos, des échanges avec l’équipe AWS et ses partenaires présents sur place. Après l’événement, des ressources supplémentaires (kits SDK, case studies, liens github, démos vidéos…) sont envoyés aux participants afin de poursuivre leurs essais.
Lors de cette session, l’accent a été mis sur :
- Services cognitifs
Faire transcrire le langage naturel en texte, faire traduire ce texte puis l’analyser ou le faire lire par une voix synthétique pour l’utiliser dans une application ? Si cette intégration semble complexe, elle est loin de l’être et AWS dispose de tous les services vous permettant une telle intégration.
- Machine Learning
Optimiser ses recommandations sur Amazon.com, intégration dans Alexa, Prime Air, Amazon Go…Amazon possède déjà une grande expérience du Machine Learning et l’équipe AWS a souhaité partager cette expérience à travers le Dev Day, notamment en abordant Amazon SageMaker, un service géré qui permet de déployer à l’échelle des modèles de Machine Learning.
- Deep Learning
Le Deep Learning permet de répondre à des problèmes pour lesquels le Machine Learning montre ses limites. Lors de ce Dev Day Paris, ont été proposés des AMIs disponibles sur Unix et Unbuntu sur la marketplace.
Au programme de cette vidéo :
- Keynote d’ouverture
Intervenant : Julien Simon, Principal Evangelist, ML/AI (AWS)
Témoignage client : Tommy Nacass, Senior Data Engineer (BlueDME) et Mohamed Ben Khemis, Lead Data Scientist (BlueDME)
- Amazon Rekognition : l’analyse d’images et de vidéos pour votre application
Identifier les objets, les personnes, le texte, les scènes et les activités… Découvrez comment Amazon Rekognition permet d’intégrer facilement l’analyse de milliards d’images et de vidéos aux applications avec des API simples à utiliser et une technologie d’apprentissage en profondeur éprouvée et hautement évolutive.
Intervenant : Abass Safouatou, Solutions Architect (AWS)
- Services linguistiques et Machine Learning
Analyser les interactions écrites et orales avec ses clients, recommander du contenu approprié, traduire ou encore convertir du texte en audio. Il s’agit d’apprendre pendant cette session à utiliser les services de traitement du langage naturel basés sur du machine learning tels que Amazon Comprehend, Amazon Polly ou encore Amazon Translate.
Intervenant : Marc Cabocel, Solutions Architect (AWS)
- SageMaker I : créer, entrainer et déployer à grande échelle des modèles de ML
Amazon Sagemaker permet aux développeurs de créer, former et déployer rapidement et facilement des modèles d’apprentissage automatique à n’importe quelle échelle, ceci grâce à différents modules qui peuvent être utilisés ensemble ou séparément.
Durant cette session, un parcours rapide de découverte de ces différents modules de Amazon SageMaker est proposé, le tout soutenu par différents cas d’exemple et démonstration.
Intervenant : Olivier Bergeret, Manager, Solutions Architect (AWS)
- Deep Learning : concepts, infra, démos
Sous ensemble de l’Intelligence Artificielle, le deep learning vise à répondre aux cas difficilement couvrables par le machine learning. Cette session permet de répondre à la question ‘Qu’est-ce-que le deep learning?’ avec des exemples de réseaux neuronaux, des démonstrations d’outils orientés développeurs et des présentations de cas d’utilisation.
Intervenant : Xavier Delacour, Solutions Architect (AWS)
- SageMaker II : démos
Intervenant : Julien Simon, Principal Evangelist, ML/AI (AWS)
