Developing Generative AI Applications on AWS
- Seminar
- Präsenz / Virtual Classroom
- 4 Termine verfügbar
- 16 Unterrichtseinheiten
- Teilnahmebescheinigung
- Online durchführbar
Generative KI-Anwendungen mit AWS-Services erstellen lernen
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in generative AI (Artificial Intelligence) für Softwareentwickler, die Large Language Models (LLMs) ohne Fine-Tuning nutzen möchten. Die Teilnehmer erhalten Einblicke in generative KI-Konzepte, Projektplanung, Amazon Bedrock-Nutzung, Prompt-Engineering und Architektur-Patterns für den Aufbau generativer KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock und LangChain.
Nutzen
In diesem Kurs werden die Teilnehmer lernen:
- Generative KI zu beschreiben und ihre Verbindung zum maschinellen Lernen zu erklären.
- Die Bedeutung von generativer KI zu definieren und potenzielle Risiken und Vorteile zu erklären.
- Den geschäftlichen Nutzen von generativen KI-Anwendungsfällen zu erkennen.
- Technische Grundlagen und Schlüsselterminologie für generative KI zu erörtern.
- Die Schritte zur Planung eines generativen KI-Projekts zu erläutern.
- Risiken und Abhilfemaßnahmen beim Einsatz generativer KI zu identifizieren.
- Die Funktionsweise von Amazon Bedrock zu verstehen, seine grundlegenden Konzepte und Vorteile zu erkennen.
- Typische Anwendungsfälle für Amazon Bedrock aufzulisten und die zugehörige Architektur zu beschreiben.
- Die Kostenstruktur von Amazon Bedrock zu verstehen und eine Demonstration in der AWS Management Console durchzuführen.
- Prompt Engineering zu definieren und Best Practices für die Interaktion mit Foundation Models (FMs) anzuwenden.
- Verschiedene Arten von Prompt-Techniken zu identifizieren und anzuwenden, einschließlich Zero-Shot und Little-Shot Learning.
- Potenziellen Prompt-Missbrauch zu erkennen und Verzerrungen in FM-Antworten zu analysieren.
- Die Komponenten einer generativen KI-Anwendung zu identifizieren und Foundation Models anzupassen.
- Amazon Bedrock Foundation-Modelle, Inferenzparameter und wichtige APIs zu beschreiben.
- AWS-Angebote zu identifizieren, die bei Überwachung, Sicherung und Verwaltung von Amazon Bedrock-Anwendungen helfen.
- LangChain mit großen Sprachmodellen, Prompt-Templates, Chains, Chat-Modellen und anderen Komponenten zu integrieren.
- Architekturmustern für den Aufbau generativer KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock zu beschreiben.
- Anwendungsbeispiele zu erstellen und zu testen, die verschiedene Amazon Bedrock-Modelle und den Retrieval Augmented Generation (RAG)-Ansatz nutzen.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an:
- Softwareentwickler, die groß angelegte Sprachmodelle (LLMs) ohne Feinabstimmung nutzen möchten.
Anforderungen
Sie haben den Kurs "AWS Technical Essentials" abgeschlossen oder besucht.
Inhalte
- Einführung in die generative KI - Kunst des Möglichen
- Planung eines generativen AI-Projekts
- Erste Schritte mit Amazon Bedrock
- Grundlagen des Prompt Engineering
- Amazon Bedrock-Anwendungskomponenten
- Amazonas-Fundamentmodelle
- LangChain
- Architektur-Muster