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.
Eine detaillierte Preisaufstellungen finden Sie im jeweiligen Veranstaltungstermin in der Terminauswahl. Die Preise verstehen sich bei Unternehmern gem. § 14 BGB zzgl. MwSt. Der dargestellte Ab-Preis entspricht dem niedrigsten verfügbaren Gesamtpreis pro Person.
Terminauswahl für Developing Generative AI Applications on AWS
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