Lernen Sie, Architekturen für Produktions-Prompts zu entwerfen und fortschrittliche NLP-Tools auf Amazon Bedrock zu entwickeln. Sie werden den Lebenszyklus der Token-Verarbeitung von der Rohtext-Eingabe über die Tokenisierung bis hin zur Modellausgabe kennenlernen und anschließend wiederverwendbare Prompt-Vorlagen mit variablen Platzhaltern, Versionsverfolgung und A/B-Tests mithilfe des Bedrock-Prompt-Managements entwerfen. Der Kurs behandelt „Prompt-as-Code“-Workflows, die das Prompt-Lebenszyklusmanagement in bestehende DevOps-Pipelines integrieren, einschließlich der programmgesteuerten Erstellung und des Aufrufs von Prompts über die AWS-CLI. Im zweiten Modul erstellen Sie fortgeschrittene NLP-Implementierungen mithilfe von Bedrock-Agenten mit „Chain-of-Thought“-Prompting und der „Fünf-Warum“-Analysemethode zur Ermittlung von Grundursachen. Sie erstellen NLP-Agenten-Pipelines, die komplexe Sprachaufgaben in mehrstufige Verarbeitungsworkflows zerlegen, integrieren Amazon Transcribe für Speech-to-Text-Eingabeschichten und entwickeln benutzerdefinierte Rust-NLP-Tools, darunter SVGen zur KI-gestützten SVG-Diagrammgenerierung und eine Ollama-Bedrock-Brücke für den hybriden NLP-Einsatz in lokalen und Cloud-Umgebungen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, versionierte Prompt-Systeme zu entwerfen, „Chain-of-Thought“-Agenten-Workflows zu implementieren und produktionsreife NLP-Tools in Rust zu entwickeln.

Prompt-Architektur und NLP auf Amazon Bedrock
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Prompt-Architektur und NLP auf Amazon Bedrock
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI-Werkzeuge“


Dozenten: Alfredo Deza
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Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Entwerfen Sie wiederverwendbare Prompt-Vorlagen mit Versionsverwaltung, A/B-Tests und „Prompt-as-Code“-Workflows mithilfe der Bedrock-Prompt-Verwaltung und der AWS-CLI
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Prompt-Muster
- Kategorie: Versionskontrolle
- Kategorie: LLM-Bewerbung
- Kategorie: Token-Optimierung
- Kategorie: Werkzeuganrufe
- Kategorie: Agentische Systeme
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Prompt Engineering Tools
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Schnelles Engineering
- Kategorie: Befehlszeilenschnittstelle
- Kategorie: Agentische Arbeitsabläufe
- Kategorie: Amazonas-Felsen
- Kategorie: KI-Orchestrierung
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Rust (Programmiersprache)
- Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
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April 2026
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Unterrichtet in Englisch
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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