Presented by Bruce Harwood: July 2016
Have you heard about traditional media but aren't quite sure what it is?
This session on how to plan and buy traditional media will give you some context on why advertisers use it and how you should think about it.
As each medium is different in its own way and we will explore the nuances of each and how they are adapting in today's digital landscape.
TMK.edu Traditional Media Buying Presentation: August 2015The Media Kitchen
Presented by Ludmila Palasin: August 12, 2015
This presentation provides a recap of our suite of research tools to be sure that everyone knows what is available. But there is a lot more out there – a lot of it for free. This presentation will go into depth on what these are and how to access and use them.
Photographic Experience: Learning and practicing photography while practicing and using English.
• Teacher: Victor Athayde
• Yázigi Limeira – July, 12th and 19th, 2014
Presented by Bruce Harwood: July 2016
Have you heard about traditional media but aren't quite sure what it is?
This session on how to plan and buy traditional media will give you some context on why advertisers use it and how you should think about it.
As each medium is different in its own way and we will explore the nuances of each and how they are adapting in today's digital landscape.
TMK.edu Traditional Media Buying Presentation: August 2015The Media Kitchen
Presented by Ludmila Palasin: August 12, 2015
This presentation provides a recap of our suite of research tools to be sure that everyone knows what is available. But there is a lot more out there – a lot of it for free. This presentation will go into depth on what these are and how to access and use them.
Photographic Experience: Learning and practicing photography while practicing and using English.
• Teacher: Victor Athayde
• Yázigi Limeira – July, 12th and 19th, 2014
Indian CST has developed a distinctive online Project Management platform called GPMS
(www.indiancst.com) in 2009 for programme and project monitoring. Majority of the users are from public sector.
Strategic Cartography: Identifying IL Intersections Across the Curriculumchar booth
Presentation at ACRL 2015 in Portland, OR.
Abstract: Curriculum mapping builds insight into the sequence of requirements and competencies a learner negotiates while on an academic path. When combined with data visualization, visual curriculum mapping (VCM) provides a holistic view of an entire educational community, highlighting pivotal points at which to introduce information literacy instruction, resources, and research support. This paper presents findings of a large-scale consortial VCM project in 2013-14, exploring anticipated and unanticipated outcomes and offering strategies applicable to other institutions.
Melakukan transaksi keuangan perusahaan dan mencatat transaksi secara akurat. Memantau dan melakukan pembayaran kepada pemasok. Melakukan penagihan kepada pelanggan.
Wama Technology is a leading mobile application and website development company that has made over 150+ projects. Wama Technology is the best company to choose from for making the perfect mobile applications. Wama Technology has expert knowledge in notes apps and can deliver the best app for your business and create the next big thing in an online.
Digital Marketing Syllabus - Advanced Digital Marketing Course [PDF]Vikram C L
DIGITAL MARKETING SYLLABUS:
Digital Marketing Syllabus of our Advanced Digital Marketing Management Course with 30 Modules will give you complete picture on what digital marketing skills you can acquire at the end of the course.
Our classroom coaching program includes 3 main modules which will cover the entire digital marketing concepts with advanced topics which are included in the below digital marketing syllabus.
Know More @
https://digitalprajna.com/digital-marketing-syllabus
Le futur des communications par l'internet des objets - Présentation de SAGA ...ioTHEATRE
Un survol des meilleures pratiques liée aux communications et à l'internet des objets, présentation de la plateforme ioTHEATRE de SAGA, et présentation d'une vision forte ou les environnements sont programmables, réactifs et connectent de manière efficace les clients, les produits leur environnement.
Présentation par Vincent Routhier, président de SAGA à la SOCOM le 3 mars 2016.
Scanned by CamScannerLr1I n a h i g h l y c o m pe.docxkenjordan97598
Scanned by CamScanner
Lr1
I n a h i g h l y c o m p
e t i t i v e g l o b a l m a r
k e t p l a c e , m o s t c o m p a n i e s r r i u s t
t r v t o h o l d d o w n
t h e c o s t o f g e t t i n g g o o d s a n d s e r v i c e s t o r n a r ke t
w h i l e s t i l l e n s u D n g q
u a l i t Y , o n t i m e d e l i v e r y , a n d c u s t o m e r sat i s f
t i o n w o r l d c l a s s c o m p
a n i e s c o n t i n u a l l y b e n c h m a r k , i n t e r T i a l ly a n d
ext ernal l y, t o d i s c o v e r i n n
o v a t i v e a n d p r o v e n p r a c t i c e s t h a t c a i l
o f>e r b e t t e r r e s u l t s
Pr o m i n e n t a m o n g t h o s e p r a c t i c e s a r e e ff e c l i v e
m e a n s o f c o n t r a c t m a
n a g e m e n t
s i m i l a r l v , gover nment s w o r l d w i d e a r e s e e k i n g w a y s t o p r o v i de
m a r e t o t h e i r c o n s t i t u e n t s w
i t h l e s s L i k e t h e U n i t e d St a t e s
, m a n y
c o u n t r i e s a r e r e c o g n i z i n g t
h e fi s c a l a n d q u a l i t y b e n e fi t s t o be
o b t a i n e d t h r o u g h t h e j u d i c i o u s t r a n s f e r o f c e r t a i n g o v e r n me
e m p l o y e e p e r f o r m e
d f u n c t i o n s t o t h e p r i v a t e s e c t o r I n c o n ju n c ti o n
,
gover nment s a r e r e e x a m i n i n g t
h e i r o w n
,
o f t e n h i g h l y r e g u la t e d
,
p r o c e s s e s fo r
b u y i n g a n d s e l l i n g Se e k i n g t o f r e e t h o s e p r o c e s s e s
f r o m u n n e c e s s a r y c o n s t r a i n t s , t h e y a r e l o o k i n g t o t h e p r i v a t e s e c t o r
f o r s t r e a m l i n e d c o n t r a c t m a n a g e m e n t m o d e l s
T u h e l p o r g a n i z a t i o n s i n p u r s u i n g t h e s e g o a l s , t h i s c h a p t e r
e x p l a i n s s o m e c o m m o n m i s c o n c e p t i o n s a b o u t g l o b a l c o n t r a c t
m a n a g e m e n t a n d p r o v i d e s a s u m m a r y o f 15 o f t h e m o s t i mp
t a n t b e s t p r a c t i c e s
CO RR ECT I N G M I SCO N C EPT IO N S
M i s o n ( ¬Pt i o n C o m m e r c i a l c o n t r a c t i n g d i f f e r s r a d i c a l l y fr o m
g o v e r n m e n t c o n t r a c t i n g s o m u c h s o t h a t p a r a l l e l s c a n n o t
b e d r a w n
Reat i T h e c o m m e r c i a l a n d gover nment c o n t r a c t i n g p r o c e ss e s
s h a r e m a n y p h a s e s , f u n c t i o n s , p r o c e d u r e s , a n d c h a l l e n ge s
M a n y d i f f e r e n c e s a r e r a p i d l y d i m i n i s h i n g , s o e v e n gr e a t e r
s i m i l a r i t i e s w i l l e m e r g e i n t h e c o m i n g y e a r s
M is o n epl i o n T h e U n i f o r m C o m m e r c i a l C o d e i s a c l e a r ,
Pr e c i s e d o c u m e n t t h a t u n i f o r m l y a n d s p e c i fi c a l l y go v e .
Wama Technology is a leading website development and mobile app development company who aim at solving parental issues and make the life of parents much easier and smoother. Wama Technology has 7+ of experience in parents app development and aims at teaming up with companies who have the same objective.
A Lecture of Architecture, not a Lecture about ArchitectureTaher Abdel-Ghani
Have you ever thought that architecture can be more than just buildings? Can it be a culture, a way of thinking, or even a metaphor? This lecture highlights the essence of architecture rather than its mere physicality
Similar to Building the Organization of the Future: Leveraging Machine Learning (20)
Come costruire servizi di Forecasting sfruttando algoritmi di ML e deep learn...Amazon Web Services
Il Forecasting è un processo importante per tantissime aziende e viene utilizzato in vari ambiti per cercare di prevedere in modo accurato la crescita e distribuzione di un prodotto, l’utilizzo delle risorse necessarie nelle linee produttive, presentazioni finanziarie e tanto altro. Amazon utilizza delle tecniche avanzate di forecasting, in parte questi servizi sono stati messi a disposizione di tutti i clienti AWS.
In questa sessione illustreremo come pre-processare i dati che contengono una componente temporale e successivamente utilizzare un algoritmo che a partire dal tipo di dato analizzato produce un forecasting accurato.
Big Data per le Startup: come creare applicazioni Big Data in modalità Server...Amazon Web Services
La varietà e la quantità di dati che si crea ogni giorno accelera sempre più velocemente e rappresenta una opportunità irripetibile per innovare e creare nuove startup.
Tuttavia gestire grandi quantità di dati può apparire complesso: creare cluster Big Data su larga scala sembra essere un investimento accessibile solo ad aziende consolidate. Ma l’elasticità del Cloud e, in particolare, i servizi Serverless ci permettono di rompere questi limiti.
Vediamo quindi come è possibile sviluppare applicazioni Big Data rapidamente, senza preoccuparci dell’infrastruttura, ma dedicando tutte le risorse allo sviluppo delle nostre le nostre idee per creare prodotti innovativi.
Ora puoi utilizzare Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) per eseguire pod Kubernetes su AWS Fargate, il motore di elaborazione serverless creato per container su AWS. Questo rende più semplice che mai costruire ed eseguire le tue applicazioni Kubernetes nel cloud AWS.In questa sessione presenteremo le caratteristiche principali del servizio e come distribuire la tua applicazione in pochi passaggi
Vent'anni fa Amazon ha attraversato una trasformazione radicale con l'obiettivo di aumentare il ritmo dell'innovazione. In questo periodo abbiamo imparato come cambiare il nostro approccio allo sviluppo delle applicazioni ci ha permesso di aumentare notevolmente l'agilità, la velocità di rilascio e, in definitiva, ci ha consentito di creare applicazioni più affidabili e scalabili. In questa sessione illustreremo come definiamo le applicazioni moderne e come la creazione di app moderne influisce non solo sull'architettura dell'applicazione, ma sulla struttura organizzativa, sulle pipeline di rilascio dello sviluppo e persino sul modello operativo. Descriveremo anche approcci comuni alla modernizzazione, compreso l'approccio utilizzato dalla stessa Amazon.com.
Come spendere fino al 90% in meno con i container e le istanze spot Amazon Web Services
L’utilizzo dei container è in continua crescita.
Se correttamente disegnate, le applicazioni basate su Container sono molto spesso stateless e flessibili.
I servizi AWS ECS, EKS e Kubernetes su EC2 possono sfruttare le istanze Spot, portando ad un risparmio medio del 70% rispetto alle istanze On Demand. In questa sessione scopriremo insieme quali sono le caratteristiche delle istanze Spot e come possono essere utilizzate facilmente su AWS. Impareremo inoltre come Spreaker sfrutta le istanze spot per eseguire applicazioni di diverso tipo, in produzione, ad una frazione del costo on-demand!
In recent months, many customers have been asking us the question – how to monetise Open APIs, simplify Fintech integrations and accelerate adoption of various Open Banking business models. Therefore, AWS and FinConecta would like to invite you to Open Finance marketplace presentation on October 20th.
Event Agenda :
Open banking so far (short recap)
• PSD2, OB UK, OB Australia, OB LATAM, OB Israel
Intro to Open Finance marketplace
• Scope
• Features
• Tech overview and Demo
The role of the Cloud
The Future of APIs
• Complying with regulation
• Monetizing data / APIs
• Business models
• Time to market
One platform for all: a Strategic approach
Q&A
Rendi unica l’offerta della tua startup sul mercato con i servizi Machine Lea...Amazon Web Services
Per creare valore e costruire una propria offerta differenziante e riconoscibile, le startup di successo sanno come combinare tecnologie consolidate con componenti innovativi creati ad hoc.
AWS fornisce servizi pronti all'utilizzo e, allo stesso tempo, permette di personalizzare e creare gli elementi differenzianti della propria offerta.
Concentrandoci sulle tecnologie di Machine Learning, vedremo come selezionare i servizi di intelligenza artificiale offerti da AWS e, anche attraverso una demo, come costruire modelli di Machine Learning personalizzati utilizzando SageMaker Studio.
OpsWorks Configuration Management: automatizza la gestione e i deployment del...Amazon Web Services
Con l'approccio tradizionale al mondo IT per molti anni è stato difficile implementare tecniche di DevOps, che finora spesso hanno previsto attività manuali portando di tanto in tanto a dei downtime degli applicativi interrompendo l'operatività dell'utente. Con l'avvento del cloud, le tecniche di DevOps sono ormai a portata di tutti a basso costo per qualsiasi genere di workload, garantendo maggiore affidabilità del sistema e risultando in dei significativi miglioramenti della business continuity.
AWS mette a disposizione AWS OpsWork come strumento di Configuration Management che mira ad automatizzare e semplificare la gestione e i deployment delle istanze EC2 per mezzo di workload Chef e Puppet.
Scopri come sfruttare AWS OpsWork a garanzia e affidabilità del tuo applicativo installato su Instanze EC2.
Microsoft Active Directory su AWS per supportare i tuoi Windows WorkloadsAmazon Web Services
Vuoi conoscere le opzioni per eseguire Microsoft Active Directory su AWS? Quando si spostano carichi di lavoro Microsoft in AWS, è importante considerare come distribuire Microsoft Active Directory per supportare la gestione, l'autenticazione e l'autorizzazione dei criteri di gruppo. In questa sessione, discuteremo le opzioni per la distribuzione di Microsoft Active Directory su AWS, incluso AWS Directory Service per Microsoft Active Directory e la distribuzione di Active Directory su Windows su Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Trattiamo argomenti quali l'integrazione del tuo ambiente Microsoft Active Directory locale nel cloud e l'utilizzo di applicazioni SaaS, come Office 365, con AWS Single Sign-On.
Dal riconoscimento facciale al riconoscimento di frodi o difetti di fabbricazione, l'analisi di immagini e video che sfruttano tecniche di intelligenza artificiale, si stanno evolvendo e raffinando a ritmi elevati. In questo webinar esploreremo le possibilità messe a disposizione dai servizi AWS per applicare lo stato dell'arte delle tecniche di computer vision a scenari reali.
Amazon Web Services e VMware organizzano un evento virtuale gratuito il prossimo mercoledì 14 Ottobre dalle 12:00 alle 13:00 dedicato a VMware Cloud ™ on AWS, il servizio on demand che consente di eseguire applicazioni in ambienti cloud basati su VMware vSphere® e di accedere ad una vasta gamma di servizi AWS, sfruttando a pieno le potenzialità del cloud AWS e tutelando gli investimenti VMware esistenti.
Molte organizzazioni sfruttano i vantaggi del cloud migrando i propri carichi di lavoro Oracle e assicurandosi notevoli vantaggi in termini di agilità ed efficienza dei costi.
La migrazione di questi carichi di lavoro, può creare complessità durante la modernizzazione e il refactoring delle applicazioni e a questo si possono aggiungere rischi di prestazione che possono essere introdotti quando si spostano le applicazioni dai data center locali.
Crea la tua prima serverless ledger-based app con QLDB e NodeJSAmazon Web Services
Molte aziende oggi, costruiscono applicazioni con funzionalità di tipo ledger ad esempio per verificare lo storico di accrediti o addebiti nelle transazioni bancarie o ancora per tenere traccia del flusso supply chain dei propri prodotti.
Alla base di queste soluzioni ci sono i database ledger che permettono di avere un log delle transazioni trasparente, immutabile e crittograficamente verificabile, ma sono strumenti complessi e onerosi da gestire.
Amazon QLDB elimina la necessità di costruire sistemi personalizzati e complessi fornendo un database ledger serverless completamente gestito.
In questa sessione scopriremo come realizzare un'applicazione serverless completa che utilizzi le funzionalità di QLDB.
Con l’ascesa delle architetture di microservizi e delle ricche applicazioni mobili e Web, le API sono più importanti che mai per offrire agli utenti finali una user experience eccezionale. In questa sessione impareremo come affrontare le moderne sfide di progettazione delle API con GraphQL, un linguaggio di query API open source utilizzato da Facebook, Amazon e altro e come utilizzare AWS AppSync, un servizio GraphQL serverless gestito su AWS. Approfondiremo diversi scenari, comprendendo come AppSync può aiutare a risolvere questi casi d’uso creando API moderne con funzionalità di aggiornamento dati in tempo reale e offline.
Inoltre, impareremo come Sky Italia utilizza AWS AppSync per fornire aggiornamenti sportivi in tempo reale agli utenti del proprio portale web.
Database Oracle e VMware Cloud™ on AWS: i miti da sfatareAmazon Web Services
Molte organizzazioni sfruttano i vantaggi del cloud migrando i propri carichi di lavoro Oracle e assicurandosi notevoli vantaggi in termini di agilità ed efficienza dei costi.
La migrazione di questi carichi di lavoro, può creare complessità durante la modernizzazione e il refactoring delle applicazioni e a questo si possono aggiungere rischi di prestazione che possono essere introdotti quando si spostano le applicazioni dai data center locali.
In queste slide, gli esperti AWS e VMware presentano semplici e pratici accorgimenti per facilitare e semplificare la migrazione dei carichi di lavoro Oracle accelerando la trasformazione verso il cloud, approfondiranno l’architettura e dimostreranno come sfruttare a pieno le potenzialità di VMware Cloud ™ on AWS.
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) è un servizio di gestione dei container altamente scalabile, che semplifica la gestione dei contenitori Docker attraverso un layer di orchestrazione per il controllo del deployment e del relativo lifecycle. In questa sessione presenteremo le principali caratteristiche del servizio, le architetture di riferimento per i differenti carichi di lavoro e i semplici passi necessari per poter velocemente migrare uno o più dei tuo container.
2. A Flywheel For Building Organizations
Users Better Products
More Data Better Analytics
More
3. Machine Learning will empower
the business
Eventually everything connects
IoT/Mobile/Cameras/APIs/Datalake
Large amounts of data will be
processed in real-time
4. At Amazon, we’ve been making investments
in ML for the last 20 years…
Search &
Discovery
Fulfilment
& Logistics
Existing
Products
New
Initiatives
8. Recognize the discrete
anatomical structures of
the eye, such as the
retina, cornea or optic
nerve to identify diabetic
retinopathy
(leading cause of
blindness)
9. “The future is here.
It’s just not widely distributed yet.”
William Gibson
American-Canadian fiction writer
10. Put machine learning in the
hands of every developer
and data scientist
ML @ AWS:
O U R M I S S I O N
12. AWS has shipped over 100 major
new features and new services for
machine learning since re:Invent
2017
A m a z o n R e k o g n i t i o n I m a g e a n d V i d e o l a u n c h i n U S E a s t ( O h i o ) A d v a n c e d I n d e x i n g S u p p o r t A m a z o n L e x r e g i o n s u p p o r t A m a z o n L e x : D e f a u l t R e s p o n s e s
A m a z o n L e x : D T M F S u p p o r t
A m a z o n P o l l y W o r d P r e s s p l u g i n i n t e g r a t e s T r a n s l a t e A m a z o n R e k o g n i t i o n I m a g e a n d V i d e o l a u n c h i n T o k y o a n d S y d n e y A m a z o n T r a n s c r i b e - G A A m a z o n T r a n s l a t e - G A A n o m a l y D e t e c t i o n ( R a n d o m C u t F o r e s t ) A l g o r i t h m
A u t o m a t e r o l e c r e a t i o n d u r i n g s e t u p A u t o m a t i c M o d e l T u n i n g A u t o s c a l i n g c o n s o l e A W S D e e p L e n s d e v i c e s a v a i l a b l e f o r s a l e B l a z i n g T e x t A l g o r i t h m B u i l t - i n A l g o r i t h m s P i p e M o d e S u p p o r t C a f f e t o M X N e t c o d e t r a n s l a t o r
C h a i n e r p r e - b u i l t c o n t a i n e r C l o u d F o r m a t i o n s u p p o r t C l o u d T r a i l i n t e g r a t i o n f o r a u d i t l o g s C U D A 9 . 0 a n d 9 . 1 + c u D N N 7 . 1 . 4 + G P U D r i v e r 3 9 0 . 4 6 + N C C L 2 . 2 . 1 3 u p g r a d e C u s t o m e r V P C s u p p o r t f o r t r a i n i n g a n d h o s t i n g D C A : A W S D e e p L e a r n i n g A M I i n D C A
D e e p A R a l g o r i t h m D e e p L e a r n i n g A M I i n G o v C l o u d D e e p L e a r n i n g A M I : A d d C h a i n e r , M X N e t 1 . 1 s u p p o r t ( i n c l . B J S ) D e e p L e a r n i n g A M I : E C 2 O p t i m i z e d B i n a r i e s f o r T e n s o r F l o w D e e p L e a r n i n g A M I : O p t i m i z e d C h a i n e r 4 , C N T K 2 . 5
D e e p L e a r n i n g A M I : R e f r e s h f o r E C 2 o p t i m i z e d T e n s o r F l o w 1 . 8 D e e p L e a r n i n g A M I : R e f r e s h w i t h T F 1 . 5 a n d M X N e t 1 . 1 D e e p L e a r n i n g A M I : R e g i o n a l E x p a n s i o n i n 5 p u b l i c r e g i o n s : U S W e s t ( C a l i f o r n i a ) , C a n a d a , S a o P a u l o , L o n d o n , a n d P a r i s
D e e p L e a r n i n g A M I : R e l e a s e l a t e s t D L A M I v e r s i o n i n B J S D L A M I l a u n c h i n B J S a n d F R A , B O M , S I N
D e e p L e a r n i n g A M I : T e n s o r F l o w m u l t i - g p u o p t i m i z a t i o n s u s i n g H o r o v o d , N C C L a n d O p e n M P ID e e p L e a r n i n g A M I : T F 1 . 5 R C 0 , M M S , T F S e r v i n g , T e n s o r B o a r d ( i n c l u d i n g B J S )F P 1 6 s u p p o r t
D L A M I r e f r e s h w i t h M X N e t 1 . 0 , T F f o r C U D A 9 a n d P y T o r c h f o r C U D A 9
D e e p L e n s i n t e g r a t i o n w i t h A m a z o n K i n e s i s v i d e o s t r e a m E x p o r t / I m p o r t A m a z o n L e x b o t s c h e m a
F a c e R e c o g n i t i o n v 3 l a u n c h G D P R C o m p l i a n c e G r a d i e n t C o m p r e s s i o n
H I P A A c o m p l i a n c e
I m p o r t f r o m S a g e M a k e r t o D e e p L e n s I n c r e a s e C h a r a c t e r L i m i t I n t e r n e t - f r e e n o t e b o o k i n s t a n c e s K M S s u p p o r t f o r t r a i n i n g a n d h o s t i n g L i n e a r L e a r n e r I m p r o v e m e n t s - E a r l y S t o p p i n g , N e w L o s s F u n c t i o n s , a n d C l a s s W e i g h t s m l . p 3 . 2 x l a r g e n o t e b o o k i n s t a n c e s
M o d e l O p t i m i z e r M o r e i n s t a n c e t y p e s s u p p o r t M X N e t M o d e l S e r v e r M X N e t M o d e l S e r v e r M X N e t M o d e l S e r v e r v 0 . 2 M X N e t M o d e l S e r v e r v 0 . 3 M X N e t v 1 . 0 r e l e a s e M X N e t v 2 . 0 r e l e a s e n b e x a m p l e s u p p o r t i n S a g e M a k e r n o t e b o o k i n s t a n c e s
N C C L s u p p o r t
N E R , K e y p h r a s e , S e n t i m e n t B a t c h N e w B r e a t h S S M L t a g N e w F r e n c h V o i c e ( f e m a l e ) N e w P h o n a t i o n S S M L t a g N o t e b o o k b o o t s t r a p s c r i p t O N N X v 1 . 0 a n n o u n c e m e n t P C I D S S C o m p l i a n c e P o l l y i n G o v C l o u d P o l l y v o i c e s i n A l e x a S k i l l s
P r i v a t e L i n k s u p p o r t f o r S a g e M a k e r i n f e r e n c i n g A P I s P y T o r c h p r e - b u i l t c o n t a i n e r R e f r e s h D L A M I i n D C A R e g i o n e x p a n s i o n t o F R A R e g i o n e x p a n s i o n t o N R T R e g i o n e x p a n s i o n t o S y d n e y R e k o g n i t i o n H I P A A s u p p o r t R e k o g n i t i o n V i d e o i n A W S G o v C l o u d
S a g e M a k e r r e g i o n e x p a n s i o n t o I C N S t o r e t r a n s c r i p t i o n o u t p u t i n c u s t o m e r S 3 b u c k e t s S u p p o r t f o r K e r a s 2 . 0 S u p p o r t G l u o n m o d e l s T a g - b a s e d a c c e s s c o n t r o l T e n s o r F l o w 1 . 5 , M X N e t 1 . 0 , a n d C U D A 9 S u p p o r t T e n s o r F l o w 1 . 6 a n d M X N e t 1 . 1 C o n t a i n e r s
T e n s o r F l o w 1 . 7 C o n t a i n e r s T e n s o r F l o w 1 . 8 C o n t a i n e r T e n s o r f l o w a n d C a f f e s u p p o r t T e n s o r F l o w a n d M X N e t C o n t a i n e r s - O p e n S o u r c i n g a n d L o c a l M o d e T r a i n i n g J o b c l o n i n g i n c o n s o l e T r a n s c r i b e i n t e g r a t i o n w i t h C l o u d T r a i l T r a n s c r i b e i n t e g r a t i o n w i t h C l o u d W a t c h
A m a z o n P o l l y W o r d P r e s s P l u g i n
T r a n s l a t e - - a d d t o P o l l y W o r d P r e s s p l u g i n T r a n s l a t e - - G D P R c o m p l i a n c e
T r a n s l a t e - - G o v C l o u d T r a n s l a t e - - M o b i l e S D K
X G B o o s t I n s t a n c e W e i g h t s
16. Deep learning-based image recognition service
Search, verify, and organize millions of images
Object and
scene
detection
Facial
analysis
Text in
image
Face search
and match
Celebrity
recognition
Unsafe
image
detection
Amazon Rekognition
17. Face Comparison
Measure the likelihood that faces in two images are of
the same person
• Add face verification to
applications and devices
• Extend physical security
controls
• Provide guest access to
VIP-only facilities
• Verify users for online
exams and polls
18. Amazon Rekognition API
var compareParams = {
SimilarityThreshold: 90,
SourceImage: { ... },
TargetImage: { ... }
}};
rekognition.compareFaces(compareParams, function(err, data) {
if (err) {
console.log(err, err.stack); // an error occurred
} else {
if (data.FaceMatches.length > 0) {
//get item in dynamo
console.log("Similarity: " + data.FaceMatches[0].Similarity);
dynamodb.getItem(paramsItem, function(err, data) { ... }
}
});
21. Deep Learning – Neural Network
Output
Neural Network
Input
Hidden layers
Computing systems inspired by the biological neural networks
which learn to do tasks by considering examples, generally
without task-specific programming
27. … or Apache Spark
through EMR and
the Amazon
SageMaker Spark
SDK...
UX
Use Amazon
SageMaker‘s
hosted Notebook
Instances...
... or Amazon
SageMaker‘s
Console for a point
and click
experience...
... or your own
device (EC2,
laptop, etc.)
33. XGBoost, FM,
Linear, and
Forecasting for
supervised
learning
Kmeans, PCA,
and BlazingText
(Word2Vec) for
clustering and
pre-processing
Image
classification with
convolutional
neural networks
LDA and
NTM for topic
modeling,
seq2seq for
translation
Built-in algorithms
Random Cut
Forest for
anomaly
detection
35. … explore and
refine models in a
single Notebook
Instance
TensorFlow & MXNet containers
… deploy to
production
Sample your
data…
Use the same code
to train on the full
dataset in a cluster
of GPU
instances…
39. Hyperparameter Optimization
Run a large set of training
jobs with varying
hyperparameters...
... and search the
hyperparameter space for
improved accuracy.
41. Amazon Polly: Life-like Speech Service
Converts text
to life-like
speech
53 voices 25 languages Low latency,
real time
Fully managed
42. TEXT
Market grew by > 20%.
WORDSPHONEMES
{
{
{
{
{
ˈtwɛn.ti
pɚ.ˈsɛnt
ˈmɑɹ.kət ˈgɹu baɪ ˈmoʊɹ
ˈðæn
PROSODY CONTOURUNIT SELECTION AND ADAPTATION
TEXT PROCESSING
PROSODY MODIFICATIONSTREAMING
Market grew by more
than
twenty
percent
Speech units
inventory
52. Join us for our first-ever Amazon Web Services Summit
in Ottawa on October 29, 2018
15 sessions featuring various
management and technical
topics
Connect with AWS & our
Canadian public sector partners
in the Solutions Expo
Meet and mingle with other public
sector customers from government,
education, and nonprofits
Register today!
aws.amazon.com/summits/ottawa-public-sector
53. We value your feedback!
Please share your feedback on the
AWS Public Sector Summit survey.
Survey will be emailed 24-48 hours following event.