Verstehen Sie die Grundlagen der Generativen KI durch die Erforschung von Diffusionsmodellen, LLMs und multimodalen Systemen, die moderne intelligente Cloud-Anwendungen antreiben
Erstellen Sie KI-Lösungen für Unternehmen mit Amazon Bedrock, wenden Sie strukturiertes Prompt Engineering an, und steigern Sie die Produktivität mit der KI-Unterstützung von Amazon Q
Implementierung der Retrieval-Augmented Generation (RAG), Verknüpfung von Echtzeitdaten mit Modellen und Verständnis ihrer praktischen Stärken, Grenzen und Anwendungsfälle
Bereitstellung von skalierbarer KI mit AWS Managed Services, Auswahl der richtigen Datenbanken für Einbettungen und Anwendung der Modellevaluation nach der Produktionseinführung
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Generative Modellarchitekturen
Generative Modellarchitekturen
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz
Kategorie: Einbettungen
Einbettungen
Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung
Abruf-erweiterte Erzeugung
Kategorie: LLM-Bewerbung
LLM-Bewerbung
Kategorie: Multimodale Aufforderungen
Multimodale Aufforderungen
Kategorie: Bewertung des Modells
Bewertung des Modells
Kategorie: Prompt Engineering Tools
Prompt Engineering Tools
Kategorie: Modell-Optimierung
Modell-Optimierung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Kategorie: Amazon Web Services
Amazon Web Services
Kategorie: Modell-Einsatz
Modell-Einsatz
Kategorie: Amazonas-Felsen
Amazonas-Felsen
Kategorie: Generative KI
Generative KI
Kategorie: Schnelles Engineering
Schnelles Engineering
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12 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
Die nächste Generation von Cloud-Anwendungen wird von intelligenten Systemen angetrieben - und AWS Tools and Services for KI ist Ihr Gateway zum Aufbau dieser Systeme. Dieser Kurs führt Sie von den zentralen Grundlagen der Generativen KI zu den Technologien, die moderne Innovationen vorantreiben.
Sie lernen Diffusionsmodelle für die Generierung von Inhalten, Transformer-basierte große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) für konversationelle KI und multimodale Modelle kennen, die Text, Bilder und Daten in einer einzigen intelligenten Pipeline vereinen.
Sie werden dann in die KI-Entwicklung auf Unternehmensebene einsteigen, indem Sie Basismodelle mit Amazon Bedrock verwenden, die Erstellung hochwirksamer Prompts durch strukturiertes Prompt Engineering meistern und die Produktivität mit KI-gestützter Unterstützung von Amazon Q beschleunigen.
Die Reise geht weiter zur Retrieval-Augmented Generation (RAG), bei der Modelle aus Echtzeitdaten lernen - mit all ihren Stärken und Grenzen. Sie arbeiten mit AWS KI Managed Services, wählen die richtigen AWS-Datenbanken für die Einbettung des Speichers aus, wenden Techniken zur Modellevaluation an und lernen, wie Sie Modelle nach der Bereitstellung kontinuierlich evaluieren und verfeinern können. Am Ende werden Sie nicht nur KI lernen, sondern auch bereit sein, sie mit Zuversicht in Skala einzusetzen
Dieses Modul führt in die Kernprinzipien der Generativen KI ein und behandelt grundlegende Konzepte, Sprachmodelle und Prompt Engineering. Die Lernenden erkunden auch praktische Anwendungen mit Amazon Bedrock und Amazon Q.
Das ist alles enthalten
32 Videos5 Lektüren7 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
32 Videos•Insgesamt 110 Minuten
Einführung in den Kurs•4 Minuten
Lernziele•1 Minute
Grundlagen der Generativen KI•5 Minuten
Demo: Vertraut werden mit AWS KI-Diensten•6 Minuten
Diffusionsmodelle•3 Minuten
Transformer-basierte große Sprachmodelle (LLMs)•3 Minuten
Multimodale Modelle•2 Minuten
Wesentliche Merkmale von Amazon Bedrock•5 Minuten
Amazon Bedrock - Anwendungsfälle•1 Minute
Demo- Bedrock Übersicht•5 Minuten
Zum Verständnis des Generativen vortrainierten Transformators (GPT)•2 Minuten
Implementierung von generativer KI mit Amazon Bedrock•4 Minuten
Zusammenfassung•2 Minuten
Lernziele•1 Minute
Schlüsselkonzepte in Sprachmodellen: Teil-1•5 Minuten
Schlüsselkonzepte in Sprachmodellen: Teil-2•5 Minuten
Prompts und Prompt Engineering•2 Minuten
Entwerfen eines Prompts•5 Minuten
Hyperparameter•3 Minuten
Auswahl von Top-p, Top-k und Temperatur•7 Minuten
Zeitnahe Ingenieurtechniken•4 Minuten
Demo- Prompt Engineering-Techniken•5 Minuten
Prompt Engineering-Risiken•3 Minuten
Prompt-Vorlagen•1 Minute
Demo-Prompt Optimierungsparameter•7 Minuten
Generative AI-Grundmodelle•3 Minuten
Praktische Anwendungen der generativen KI•3 Minuten
Amazonas Q•1 Minute
Die wichtigsten Komponenten von Amazon Q•2 Minuten
Grundlagen für Entwickler auf Amazon Q•3 Minuten
Demo- Amazon Q Walkthrough•8 Minuten
Zusammenfassung•2 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 50 Minuten
Bedrock Kostenüberlegungen•10 Minuten
Amazon Bedrock Agents•10 Minuten
Gen KI: Messung von Unternehmenseffizienz und -wert•10 Minuten
Prompts optimieren•10 Minuten
Party Rock - Spielwiese für Gen AI-Anwendungen•10 Minuten
7 Aufgaben•Insgesamt 120 Minuten
Kernkonzepte der Generativen KI und Amazon Bedrock•15 Minuten
Sprachmodelle, Prompt Engineering und Amazon Q•30 Minuten
CORE-Konzepte der Generativen KI•15 Minuten
Amazonas-Felsen•15 Minuten
Sprachmodelle und Prompt Engineering•15 Minuten
Zeitnahe Ingenieurtechniken•15 Minuten
Generative KI-Grundmodelle und Amazon Q•15 Minuten
RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Optimierung des KI-Modells
Modul 2•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul wird untersucht, wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) KI-Antworten mit relevanten Daten erweitert und wie KI-Modelle mit Hilfe von AWS-KI-Services hinsichtlich Leistung und Effizienz optimiert werden können.
LearnKartS ist ein Zertifizierungsvorbereitungsunternehmen, das sich auf Cloud-Computing-Zertifizierungen in AWS, Azure, GCP, Projektmanagement-Zertifikate - PMI-spezifisch - PMP, PgMP und RMP, sowie Salesforce-Zertifizierungen spezialisiert hat. Unsere hochmoderne Prüfungssimulator-Engine hilft Ihnen, schwache Bereiche zusammen mit vielen anderen Analysen zu identifizieren, um die Zertifizierung gleich im ersten Versuch zu knacken.
Was sind die wichtigsten AWS KI-Tools und -Services, die in diesem Kurs behandelt werden?
Der KI-Praktiker-Kurs deckt Amazon Bedrock zur Erstellung generativer KI-Apps, Amazon Q und AWS KI Managed Services - Transcribe, Translate, Comprehend, Polly, Lex, Rekognition und Textract - ab.
Wird nach Abschluss des Kurses ein Zertifikat ausgestellt?
Ja, nach Abschluss aller bewerteten Aufgaben und Tests im AWS KI-Practitioner-Kurs wird ein Kursabschlusszertifikat ausgestellt.
Können die hier erlernten Fähigkeiten bei der Karriereentwicklung helfen?
Auf jeden Fall. Positionen mit Schwerpunkt KI sind sehr gefragt, und dieser Kurs vermittelt Ihnen die praktischen Fähigkeiten, die Sie brauchen, um sich als KI-Analyst, KI-Produktmanager oder Cloud-Praktiker auszuzeichnen.
Kann ich die Inhalte nach Abschluss des Kurses erneut besuchen?
Ja, wenn Sie sich angemeldet haben, können Sie jederzeit auf alle Materialien, Demos und Forengespräche zugreifen, um Ihre KI-Kenntnisse zu überprüfen und zu verbessern.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.