Comprendre les fondements de l'IA générative en explorant les modèles de diffusion, les LLM et les systèmes multimodaux qui alimentent les applications cloud intelligentes modernes
Créez des solutions d'IA d'entreprise à l'aide d'Amazon Bedrock, appliquez une ingénierie de requête structurée et stimulez la productivité avec l'assistance d'Amazon Q en matière d'IA
Mettre en œuvre la Génération Augmentée par Récupération (RAG), connecter des données en temps réel à des modèles, et comprendre ses forces, ses limites et ses cas d'utilisation pratiques
Déployer une IA évolutive à l'aide des services gérés d'AWS, choisir les bonnes bases de données pour les embeddings et appliquer l'évaluation des modèles après le déploiement de la production
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Intelligence artificielle
Intelligence artificielle
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Optimisation du modèle
Optimisation du modèle
Catégorie : Évaluation du modèle
Évaluation du modèle
Catégorie : Architectures de modèles génératifs
Architectures de modèles génératifs
Catégorie : Génération assistée par récupération
Génération assistée par récupération
Catégorie : Candidature au LLM
Candidature au LLM
Catégorie : Outils d'ingénierie rapide
Outils d'ingénierie rapide
Catégorie : Invitations multimodales
Invitations multimodales
Catégorie : Emboîtements
Emboîtements
Outils que vous découvrirez
Catégorie : Ingénierie rapide
Ingénierie rapide
Catégorie : La roche-mère de l'Amazonie
La roche-mère de l'Amazonie
Catégorie : Déploiement du modèle
Déploiement du modèle
Catégorie : IA générative
IA générative
Catégorie : Amazon Web Services
Amazon Web Services
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Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 2 modules dans ce cours
La prochaine génération d'applications cloud est alimentée par des systèmes intelligents - et AWS Tools and Services for IA est votre porte d'entrée pour les construire. Ce cours vous emmène des fondements de l'IA Modernizer aux technologies qui alimentent l'innovation moderne.
Vous explorerez les modèles de diffusion pour la génération de contenu, les Grands modèles de langage (LLM) basés sur des transformateurs derrière l'IA conversationnelle, et les modèles multimodaux qui unifient le texte, les images et les données en un seul pipeline intelligent.
Vous vous lancerez ensuite dans le développement d'IA de niveau entreprise en utilisant des modèles de base avec Amazon Bedrock, maîtriserez la création de requêtes à fort impact grâce à l'ingénierie de requêtes structurée, et accélérerez la productivité avec l'assistance alimentée par l'IA d'Amazon Q.
Le voyage avance dans la Génération augmentée des données (RAG), où les modèles apprennent à partir de données en temps réel - avec ses forces et ses limites. Vous travaillerez avec les services gérés AWS IA, sélectionnerez les bonnes bases de données AWS pour le stockage d'intégration, appliquerez des techniques d'évaluation de modèles et apprendrez à évaluer et à affiner continuellement les modèles après le déploiement. À la fin, vous ne vous contenterez pas d'apprendre l'IA - vous serez prêt à la déployer en toute confiance à l'échelle
Ce module présente les principes fondamentaux de l'IA générative, couvrant les concepts fondamentaux, les modèles de langage et l'ingénierie de requête. Les apprenants explorent également des applications pratiques en utilisant Amazon Bedrock et Amazon Q.
Inclus
32 vidéos5 lectures7 devoirs
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32 vidéos•Total 110 minutes
Introduction au cours•4 minutes
Objectifs d'apprentissage•1 minute
Principes fondamentaux de l'IA générative•5 minutes
Démo : Se familiariser avec les services d'IA d'AWS•6 minutes
Modèles de diffusion•3 minutes
Grands modèles de langage (LLM) basés sur des transformateurs•3 minutes
Modèles multimodaux•2 minutes
Principales caractéristiques d'Amazon Bedrock•5 minutes
Amazon Bedrock - Cas d'utilisation•1 minute
Démonstration de Bedrock•5 minutes
Comprendre GPT•2 minutes
Mise en œuvre de l'IA générative avec Amazon Bedrock•4 minutes
Résumé•2 minutes
Objectifs d'apprentissage•1 minute
Concepts clés des modèles linguistiques : Partie 1•5 minutes
Concepts clés des modèles linguistiques : Partie 2•5 minutes
Invitations et ingénierie des invitations•2 minutes
Conception d'une invite•5 minutes
Hyperparamètre•3 minutes
Choisir Top-p, Top-k et la température•7 minutes
Techniques d'ingénierie rapide•4 minutes
Techniques d'ingénierie de démonstration•5 minutes
Risques liés à l'ingénierie•3 minutes
Modèles d'invites•1 minute
Paramètres d'optimisation des démonstrations•7 minutes
Modèles de base de l'IA générative•3 minutes
Applications pratiques de l'IA générative•3 minutes
Amazon Q•1 minute
Principaux éléments d'Amazon Q•2 minutes
Fondamentaux du développeur sur Amazon Q•3 minutes
Démonstration - Amazon Q Walkthorugh•8 minutes
Résumé•2 minutes
5 lectures•Total 50 minutes
Considérations sur le coût du substratum rocheux•10 minutes
Agents Amazon Bedrock•10 minutes
IA : mesurer l'efficacité et la valeur de l'entreprise•10 minutes
Optimisation des messages-guides•10 minutes
Party Rock - Terrain de jeu pour les applications Gen AI•10 minutes
7 devoirs•Total 120 minutes
Concepts fondamentaux de l'IA générative et Amazon Bedrock•15 minutes
Modèles linguistiques, ingénierie des messages et Amazon Q•30 minutes
Concepts fondamentaux de l'IA générative•15 minutes
La roche-mère de l'Amazonie•15 minutes
Modèles linguistiques et ingénierie des messages-guides•15 minutes
Techniques d'ingénierie rapide•15 minutes
Modèles de fondation d'IA générative et Amazon Q•15 minutes
RAG (Génération augmentée de récupération) et modèle génératif IA optimisé
Module 2•4 heures à terminer
Détails du module
Ce module explore comment la Génération augmentée de données (RAG) améliore les réponses de l'IA avec des données pertinentes et comment optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'efficacité en utilisant les services d'IA d'AWS.
Inclus
23 vidéos4 lectures5 devoirs
Afficher les informations sur le contenu du module
23 vidéos•Total 105 minutes
Objectifs d'apprentissage•1 minute
RAG (Génération augmentée de récupération)•5 minutes
Applications de RAG•2 minutes
RAG - Avantages et inconvénients•5 minutes
Services gérés AWS IA - 1ère partie•6 minutes
Démonstration - Amazon Transcribe en action•4 minutes
Options de la base de données AWS pour le stockage des embeddings•5 minutes
Résumé•2 minutes
Objectifs d'apprentissage•0 minutes
Pré-entraînement et perfectionnement des modèles avec AWS•5 minutes
Mise au point pour l'IA conversationnelle•2 minutes
Démonstration - Mise au point du modèle Bedrock•8 minutes
Techniques d'évaluation des modèles•5 minutes
Évaluation de modèles et affinage après le déploiement•5 minutes
Résumé•1 minute
Achèvement du cours•2 minutes
4 lectures•Total 40 minutes
Amazon Mechanical Turk•10 minutes
Amazon Personalize•10 minutes
Cas d'utilisation spécifiques à l'industrie pour l'évaluation des modèles•10 minutes
Lignes directrices avancées pour l'optimisation de modèles continus•10 minutes
5 devoirs•Total 105 minutes
Génération augmentée de récupération (RAG) et services d'IA d'AWS•30 minutes
Optimisation du modèle•30 minutes
Génération augmentée de récupération (RAG)•15 minutes
Services gérés AWS IA•15 minutes
Optimisation du modèle•15 minutes
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Quels sont les principaux outils et services AWS IA abordés dans le cours ?
Le cours IA Practitioner couvre Amazon Bedrock pour la création d'apps d'IA générative, Amazon Q , et AWS IA Managed Services - Transcribe, Translate, Comprehend, Polly, Lex, Rekognition et Textract.
Un certificat est-il délivré à l'issue de la formation ?
Oui, un certificat de fin de cours est fourni après avoir effectué tous les devoirs notés et les quiz présents dans le cours AWS IA Practitioner.
Les compétences acquises ici peuvent-elles contribuer à l'évolution de la carrière ?
Absolument. Les postes axés sur l'IA sont très demandés, et ce cours vous permettra d'acquérir les compétences pratiques dont vous avez besoin pour vous démarquer en tant qu'analyste de l'IA, chef de produit de l'IA ou praticien du Cloud.
Puis-je revoir le contenu du cours après l'avoir terminé ?
Oui, une fois inscrit, vous aurez un accès permanent à l'ensemble des documents, des démonstrations et des conversations du forum pour vous aider à réviser et à améliorer votre expertise de l'IA à tout moment.
Quand aurai-je accès aux cours et aux devoirs ?
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.