{"course":{"productid":36581,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"Advanced Generative AI Development on AWS","productcode":"AGAID","vendorcode":"AW","vendorname":"Amazon Web Services","fullproductcode":"AW-AGAID","courseware":{"has_ekit":true,"has_printkit":false,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/amazon-agaid","objective":"<ul>\n<li>Entwickeln Sie produktionsreife generative KI-L&ouml;sungen mit AWS-Services, die die Anforderungen von Unternehmen an Sicherheit, Skalierbarkeit und Zuverl&auml;ssigkeit erf&uuml;llen.<\/li><li>Bewertung und Auswahl geeigneter Fundamentmodelle f&uuml;r spezifische Gesch&auml;ftsanwendungsf&auml;lle, einschliesslich Leistungsbenchmarking und Implementierung dynamischer Modellauswahlarchitekturen<\/li><li>Entwerfen und implementieren Sie robuste Fundamentmodellsysteme mit Leistungsschaltern, regionen&uuml;bergreifender Bereitstellung und Strategien f&uuml;r eine sanfte Degradation.<\/li><li>Erstellen Sie umfassende Datenverarbeitungs-Pipelines f&uuml;r multimodale Eingaben, einschliesslich Validierungs-Workflows und Optimierungstechniken.<\/li><li>Implementieren Sie anspruchsvolle Vektordatenbankl&ouml;sungen mit Amazon Bedrock Knowledge Bases, OpenSearch und hybriden Ans&auml;tzen f&uuml;r eine effektive Verbesserung der Suchergebnisse.<\/li><li>Erstellen und verwalten Sie fortschrittliche Frameworks f&uuml;r die Prompt-Entwicklung, einschliesslich Chain-of-Thought-Argumentation und unternehmensweiten Prompt-Governance-Systemen.<\/li><li>Entwickeln Sie autonome KI-Agenten mit Amazon Bedrock Agents und implementieren Sie komplexe Denkstrukturen und Tool-Integrationsfunktionen.<\/li><li>Implementieren Sie umfassende KI-Sicherheits- und Schutzkontrollen, einschliesslich Inhaltsfilterung, Datenschutz und Mechanismen f&uuml;r gegnerische Tests.<\/li><li>Optimieren Sie die Leistung und verwalten Sie die Kosten durch Strategien zur Token-Effizienz, Batch-Implementierungen und intelligente Caching-Systeme.<\/li><li>Entwerfen und implementieren Sie umfassende &Uuml;berwachungs- und Beobachtungsl&ouml;sungen f&uuml;r grundlegende Modellanwendungen.<\/li><li>Schaffung systematischer Test- und Validierungsrahmen f&uuml;r die kontinuierliche Qualit&auml;tssicherung von KI-Anwendungen<\/li><li>Integrieren Sie generative KI-L&ouml;sungen in Unternehmensumgebungen mithilfe sicherer, konformer und skalierbarer Architekturmuster.<\/li><\/ul>","essentials":"<ul>\n<li>AWS Technische Grundlagen<\/li><li>Grundlagen generativer KI auf AWS<\/li><li>Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Anwendungen auf AWS oder mit Open-Source-Technologien, allgemeine Erfahrung in den Bereichen KI\/ML oder Data Engineering<\/li><li>1 Jahr praktische Erfahrung in der Implementierung generativer KI-L&ouml;sungen<\/li><\/ul>","audience":"<ul>\n<li>Softwareentwickler<\/li><li>Technische Fachkr&auml;fte<\/li><\/ul>","outline":"<h4>Tag 1<\/h4><p>\n<strong>Modul 1: Auswahl und Konfiguration des Basismodells<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Bewertungsrahmen f&uuml;r Unternehmensgrundlagenmodelle<\/li><li>Architekturmuster f&uuml;r die dynamische Modellauswahl<\/li><li>Modellsysteme f&uuml;r widerstandsf&auml;hige Fundamente<\/li><li>Kostenoptimierung und &ouml;konomische Modellierung<\/li><\/ul><p><strong>Modul 2: Fortgeschrittene Datenverarbeitung f&uuml;r Fundamentmodelle<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Umfassende Datenvalidierung und Qualit&auml;tssicherung<\/li><li>Multimodale Datenverarbeitungs-Pipelines<\/li><li>Eingabeoptimierung und Leistungssteigerung<\/li><\/ul><p><strong>Modul 3: Vektordatenbanken und Sucherweiterung<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Vektordatenbankarchitektur f&uuml;r Unternehmen<\/li><li>Fortgeschrittene Strategien zur Dokumentenverarbeitung und -aufteilung<\/li><li>Implementierung eines hochentwickelten Abrufsystems<\/li><li>Praktisches Labor: Entwickeln Sie Anwendungen f&uuml;r die Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Amazon<\/li><li>Grundlegende Wissensdatenbanken<\/li><\/ul><h4>Tag 2<\/h4><p>\n<strong>Modul 4: Prompt Engineering und Governance<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Fortgeschrittene Frameworks f&uuml;r Prompt Engineering<\/li><li>Komplexe Prompt-Orchestrierungssysteme<\/li><li>Unternehmensweite zeitnahe Governance und Verwaltung<\/li><li>Praktisches Labor: Entwickeln Sie Konversationsmuster mit Amazon Bedrock APIs<\/li><\/ul><p><strong>Modul 5: Implementierung von agentenbasierten KI-Frameworks mit Amazon Bedrock AgentCore<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Agentische KI-Frameworks<\/li><li>Amazon Bedrock AgentCore<\/li><\/ul><p><strong>Modul 6: Sicherheit und Schutz von KI<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Umfassende Umsetzung der Inhaltssicherheit<\/li><li>Datenschutzkonforme KI-Architektur<\/li><li>KI-Governance und Compliance-Rahmenwerke<\/li><\/ul><h4>Tag drei<\/h4><p>\n<strong>Modul 7: Leistungsoptimierung und Kostenmanagement<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Token-Effizienz und Kostenoptimierung<\/li><li>Hochleistungsf&auml;hige Systemarchitektur<\/li><li>Implementierung intelligenter Caching-Systeme<\/li><li>Praktisches Labor: Aufbau einer sicheren und verantwortungsvollen generativen KI mit Schutzvorrichtungen f&uuml;r Amazon Bedrock<\/li><\/ul><p><strong>Modul 8: &Uuml;berwachung und Beobachtbarkeit f&uuml;r generative KI<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;berwachungssysteme f&uuml;r Fundamentmodelle<\/li><li>Auswirkungen auf das Gesch&auml;ft und Wertmanagement<\/li><li>KI-spezifische Fehlerbehebung und Diagnose<\/li><\/ul><p><strong>Modul 9: Testen, Validierung und kontinuierliche Verbesserung<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Umfassende KI-Bewertungsrahmen<\/li><li>Qualit&auml;tssicherung und kontinuierliche Verbesserung<\/li><li>Bewertung und Optimierung des RAG-Systems<\/li><\/ul><p><strong>Modul 10: Muster f&uuml;r die Unternehmensintegration<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Unternehmenskonnektivit&auml;t und Integrationsarchitektur<\/li><li>Sicherer Zugriff und Identit&auml;tsmanagement<\/li><li>Umgebungs&uuml;bergreifende und hybride Bereitstellungen<\/li><\/ul><p><strong>Modul 11: Zusammenfassung des Kurses<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>N&auml;chste Schritte und zus&auml;tzliche Ressourcen<\/li><li>Kurs&uuml;bersicht<\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/amazon-agaid\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>Der Kurs &bdquo;Advanced Generative AI Development on AWS&ldquo; richtet sich an Entwickler, die die Implementierung produktionsreifer generativer KI-L&ouml;sungen auf AWS beherrschen m&ouml;chten. Der Kurs befasst sich mit den Anforderungen von Unternehmen, die sich auf den Weg zur generativen KI begeben, und mit der Entwicklung umfassender generativer KI-Strategien, die mit den &uuml;bergeordneten Gesch&auml;ftszielen in Einklang stehen. Diese dreit&auml;gige Fortgeschrittenenschulung mit Kursleiter vermittelt Fachwissen &uuml;ber den gesamten generativen KI-Stack &ndash; von Basismodellen bis hin zu Integrationsmustern f&uuml;r Unternehmen. Dar&uuml;ber hinaus lernen Sie fortgeschrittene Datenverarbeitungstechniken, die Implementierung und Erweiterung von Vektordatenbanken, anspruchsvolles Prompt Engineering und Governance, agentenbasierte KI-Systeme und Tool-Integration, Massnahmen zur Sicherheit und zum Schutz von KI, Strategien zur Leistungsoptimierung und Kostenmanagement, umfassende &Uuml;berwachungs- und Beobachtungsl&ouml;sungen sowie Test- und Validierungsframeworks kennen. Der Kursaufbau folgt dem bew&auml;hrten Modell von AWS f&uuml;r die Einf&uuml;hrung generativer KI und reicht von Experimenten bis hin zu produktionsreifen Implementierungen.<\/p>","objective_plain":"- Entwickeln Sie produktionsreife generative KI-L\u00f6sungen mit AWS-Services, die die Anforderungen von Unternehmen an Sicherheit, Skalierbarkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit erf\u00fcllen.\n- Bewertung und Auswahl geeigneter Fundamentmodelle f\u00fcr spezifische Gesch\u00e4ftsanwendungsf\u00e4lle, einschliesslich Leistungsbenchmarking und Implementierung dynamischer Modellauswahlarchitekturen\n- Entwerfen und implementieren Sie robuste Fundamentmodellsysteme mit Leistungsschaltern, regionen\u00fcbergreifender Bereitstellung und Strategien f\u00fcr eine sanfte Degradation.\n- Erstellen Sie umfassende Datenverarbeitungs-Pipelines f\u00fcr multimodale Eingaben, einschliesslich Validierungs-Workflows und Optimierungstechniken.\n- Implementieren Sie anspruchsvolle Vektordatenbankl\u00f6sungen 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Fundamentmodelle\n\n\n\n- Umfassende Datenvalidierung und Qualit\u00e4tssicherung\n- Multimodale Datenverarbeitungs-Pipelines\n- Eingabeoptimierung und Leistungssteigerung\nModul 3: Vektordatenbanken und Sucherweiterung\n\n\n\n- Vektordatenbankarchitektur f\u00fcr Unternehmen\n- Fortgeschrittene Strategien zur Dokumentenverarbeitung und -aufteilung\n- Implementierung eines hochentwickelten Abrufsystems\n- Praktisches Labor: Entwickeln Sie Anwendungen f\u00fcr die Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Amazon\n- Grundlegende Wissensdatenbanken\nTag 2\n\n\nModul 4: Prompt Engineering und Governance\n\n\n\n- Fortgeschrittene Frameworks f\u00fcr Prompt Engineering\n- Komplexe Prompt-Orchestrierungssysteme\n- Unternehmensweite zeitnahe Governance und Verwaltung\n- Praktisches Labor: Entwickeln Sie Konversationsmuster mit Amazon Bedrock APIs\nModul 5: Implementierung von agentenbasierten KI-Frameworks mit Amazon Bedrock AgentCore\n\n\n\n- Agentische KI-Frameworks\n- Amazon Bedrock AgentCore\nModul 6: Sicherheit und Schutz von KI\n\n\n\n- Umfassende Umsetzung der Inhaltssicherheit\n- Datenschutzkonforme KI-Architektur\n- KI-Governance und Compliance-Rahmenwerke\nTag drei\n\n\nModul 7: Leistungsoptimierung und Kostenmanagement\n\n\n\n- Token-Effizienz und Kostenoptimierung\n- Hochleistungsf\u00e4hige Systemarchitektur\n- Implementierung intelligenter Caching-Systeme\n- Praktisches Labor: Aufbau einer sicheren und verantwortungsvollen generativen KI mit Schutzvorrichtungen f\u00fcr Amazon Bedrock\nModul 8: \u00dcberwachung und Beobachtbarkeit f\u00fcr generative KI\n\n\n\n- \u00dcberwachungssysteme f\u00fcr Fundamentmodelle\n- Auswirkungen auf das Gesch\u00e4ft und Wertmanagement\n- KI-spezifische Fehlerbehebung und Diagnose\nModul 9: Testen, Validierung und kontinuierliche Verbesserung\n\n\n\n- Umfassende KI-Bewertungsrahmen\n- Qualit\u00e4tssicherung und kontinuierliche Verbesserung\n- Bewertung und Optimierung des RAG-Systems\nModul 10: Muster f\u00fcr die Unternehmensintegration\n\n\n\n- Unternehmenskonnektivit\u00e4t und Integrationsarchitektur\n- Sicherer Zugriff und Identit\u00e4tsmanagement\n- Umgebungs\u00fcbergreifende und hybride Bereitstellungen\nModul 11: Zusammenfassung des Kurses\n\n\n\n- N\u00e4chste Schritte und zus\u00e4tzliche Ressourcen\n- Kurs\u00fcbersicht","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Der Kurs \u201eAdvanced Generative AI Development on AWS\u201c richtet sich an Entwickler, die die Implementierung produktionsreifer generativer KI-L\u00f6sungen auf AWS beherrschen m\u00f6chten. Der Kurs befasst sich mit den Anforderungen von Unternehmen, die sich auf den Weg zur generativen KI begeben, und mit der Entwicklung umfassender generativer KI-Strategien, die mit den \u00fcbergeordneten Gesch\u00e4ftszielen in Einklang stehen. Diese dreit\u00e4gige Fortgeschrittenenschulung mit Kursleiter vermittelt Fachwissen \u00fcber den gesamten generativen KI-Stack \u2013 von Basismodellen bis hin zu Integrationsmustern f\u00fcr Unternehmen. Dar\u00fcber hinaus lernen Sie fortgeschrittene Datenverarbeitungstechniken, die Implementierung und Erweiterung von Vektordatenbanken, anspruchsvolles Prompt Engineering und Governance, agentenbasierte KI-Systeme und Tool-Integration, Massnahmen zur Sicherheit und zum Schutz von KI, Strategien zur Leistungsoptimierung und Kostenmanagement, umfassende \u00dcberwachungs- und Beobachtungsl\u00f6sungen sowie Test- und Validierungsframeworks kennen. 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