Whizlabs

AWS: Generative AI Fundamentals

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.
Whizlabs

AWS: Generative AI Fundamentals

Whizlabs Instructor

Instructeur : Whizlabs Instructor

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Performance Metric
  • Catégorie : AI Integrations
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Embeddings
  • Catégorie : Generative Model Architectures
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : Governance
  • Catégorie : Fine-tuning
  • Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
  • Catégorie : LLM Application
  • Catégorie : Generative AI Agents
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Enterprise Architecture

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Vector Databases
  • Catégorie : Amazon Bedrock
  • Catégorie : Model Deployment

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Récemment mis à jour !

mai 2026

Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

91%

of learners achieved a positive career outcome

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 2 modules dans ce cours

In this module, you’ll be introduced to the foundational concepts of generative AI and foundation models used across modern enterprise AI applications. You’ll begin by exploring what generative AI is, key terminology used in AI systems, and how organizations identify business use cases for generative AI solutions. Next, you’ll learn about the challenges of generative AI, core components of generative AI systems, the lifecycle of foundation models, and different types of foundation models used across industries. The module also introduces business metrics for generative AI and explains how organizations evaluate the impact, performance, and value of AI-driven solutions. Additionally, you’ll gain foundational knowledge of modern generative AI architectures and understand how organizations apply AI technologies to improve automation, productivity, innovation, and customer experiences. By the end of this module, you’ll have a strong understanding of generative AI fundamentals, foundation models, enterprise AI use cases, and the foundational concepts required to understand modern AI systems.

Inclus

8 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

In this module, the focus shifts to Amazon Bedrock, foundation model selection, RAG architectures, AI application development, and enterprise generative AI implementation concepts. You’ll explore Amazon Bedrock fundamentals and understand how organizations use Bedrock to access and deploy foundation models for generative AI applications. Next, you’ll learn how to choose foundation models, understand finetuning concepts, evaluate foundation model performance, and explore practical demos related to Amazon Bedrock. The module also introduces Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures, vector embeddings, knowledge bases, and enterprise AI integration concepts used to build intelligent AI-powered applications. Additionally, you’ll explore Amazon Bedrock Guardrails, Bedrock Agents, integrations with AWS services such as CloudWatch and Amazon S3, PartyRock playground environments, and Amazon Bedrock pricing considerations. Through conceptual explanations, demos, and real-world AI scenarios, you’ll learn how organizations build secure, scalable, and enterprise-ready generative AI solutions using AWS services. By the end of this module, you’ll have a strong understanding of Amazon Bedrock capabilities, AI application architectures, RAG implementations, AI governance concepts, and enterprise generative AI best practices.

Inclus

15 vidéos3 lectures3 devoirs

Instructeur

Whizlabs Instructor
Whizlabs
161 Cours122 553 apprenants

Offert par

Whizlabs

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions