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Mastering AWS Managed AI Services & Responsible AI

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Mastering AWS Managed AI Services & Responsible AI

Whizlabs Instructor

Instructeur : Whizlabs Instructor

Inclus avec Coursera Plus

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

Expérience recommandée

5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Intermédiaire

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Ce que vous apprendrez

  • Explain Responsible AI principles and best practices.

  • Use AWS AI services for common business use cases.

  • Select the right AWS AI service for specific requirements.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : AI Integrations
  • Catégorie : Managed Services
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Personally Identifiable Information
  • Catégorie : AI literacy
  • Catégorie : Law, Regulation, and Compliance
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : AI Security
  • Catégorie : Solution Design
  • Catégorie : AI Personalization
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Information Privacy
  • Catégorie : Image Analysis

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Risking
  • Catégorie : AI Workflows
  • Catégorie : Amazon Web Services

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

juin 2026

Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

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 build a strong foundation in Responsible AI concepts and learn how to develop, deploy, and manage AI systems in a safe, ethical, and trustworthy manner on AWS. You'll begin by exploring the key principles of Responsible AI, including fairness, transparency, accountability, governance, and human oversight, and understand why these principles are essential for modern AI applications. As you progress, you'll examine responsible model selection practices, legal and regulatory considerations surrounding generative AI, and best practices for collecting and managing data. You'll also learn the importance of data privacy, consent management, and protecting sensitive information throughout the AI lifecycle. The section further introduces AWS services and tools that support Responsible AI initiatives, including Guardrails, Explainable AI capabilities, Amazon Mechanical Turk, and Amazon Augmented AI (A2I). You'll discover how these services help organizations improve model transparency, incorporate human review processes, and maintain governance and compliance standards while deploying AI solutions at scale. By the end of this section, you'll have a solid understanding of Responsible AI principles, governance frameworks, data privacy considerations, and the AWS tools available to build trustworthy, transparent, and human-centered AI systems.

Inclus

9 vidéos2 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

In this module, you'll explore AWS Managed AI Services and learn how to add powerful artificial intelligence capabilities to applications without building machine learning models from scratch. You'll begin with AWS services for natural language processing and speech AI, including Amazon Comprehend, Amazon Translate, Amazon Transcribe, and Amazon Polly. Through guided demonstrations, you'll discover how these services can analyze text, translate languages, convert speech to text, and generate natural-sounding speech for a wide range of business applications.You'll then expand your knowledge into computer vision, conversational AI, intelligent search, personalization, and document intelligence. Using services such as Amazon Rekognition, Amazon Lex, Amazon Kendra, Amazon Personalize, and Amazon Textract, you'll learn how organizations can extract insights from images and documents, build conversational chatbots, create intelligent search experiences, and deliver personalized recommendations to users.Through practical examples and demonstrations, you'll see how AWS Managed AI Services can be integrated into real-world solutions to improve customer experiences, automate business processes, and accelerate AI adoption while reducing the complexity of traditional machine learning development.By the end of this section, you'll understand the capabilities, use cases, and implementation considerations of AWS Managed AI Services and how they can be leveraged to build intelligent, scalable, and business-focused AI applications

Inclus

15 vidéos3 lectures3 devoirs

Instructeur

Whizlabs Instructor
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174 Cours127 411 apprenants

Offert par

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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.’

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