Lernen Sie, wie Sie mit Amazon Q Business, CloudShell und Amazon Bedrock KI-Prozesse in Unternehmen auf AWS bereitstellen und verwalten. Sie lernen Amazon Q Business als KI-Assistenten für Unternehmen kennen, der auf Bedrock basiert und über Sicherheit auf Unternehmensniveau, natürliche Sprachverarbeitung für dialogorientierte Interaktionen sowie Datenquellen-Konnektoren für das Unternehmenswissen verfügt. Der Kurs behandelt KI-gestützte CLI-Vorgänge mit CloudShell und Amazon Q, grundlegende CloudShell-Skriptmuster zur Erkundung der Bedrock-API sowie die programmatische Verwaltung von KI-Ressourcen. Sie werden Strategien zur Kostenkontrolle mithilfe der AWS-Kostenanomalieerkennung implementieren, um Ausgabespitzen zu identifizieren, SageMaker-Ressourcen effizient zu verwalten und die abnehmenden Erträge bei der Skalierung von LLM zu verstehen, um eine kosteneffiziente Modellauswahl zu treffen. Das Modul zum MLOps-Framework für Unternehmen behandelt die Operationalisierung von Machine-Learning-Pipelines unter Berücksichtigung von Governance und Wiederholbarkeit. Im abschließenden Modul erstellen Sie AIOps-Muster für Unternehmen mit Bedrock, entwerfen RAG-Workflows unter Verwendung von Wissensdatenbanken, die auf S3-Datenquellen basieren, und erstellen schnell Modellprototypen in der Bedrock-Konsole. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, Amazon Q Business für den Zugriff auf Unternehmenswissen bereitzustellen, KI-Kosten mithilfe der CloudShell-Automatisierung zu verwalten und produktive AIOps-Workflows mit Bedrock zu implementieren.