Advanced Generative AI Development on AWS

Advanced Generative AI Development on AWSAGAIDAWAmazon Web ServicesAW-AGAID1.0<ul> <li>Entwickeln Sie produktionsreife generative KI-Lösungen mit AWS-Services, die die Anforderungen von Unternehmen an Sicherheit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit erfüllen.</li><li>Bewertung und Auswahl geeigneter Fundamentmodelle für spezifische Geschäftsanwendungsfälle, einschliesslich Leistungsbenchmarking und Implementierung dynamischer Modellauswahlarchitekturen</li><li>Entwerfen und implementieren Sie robuste Fundamentmodellsysteme mit Leistungsschaltern, regionenübergreifender Bereitstellung und Strategien für eine sanfte Degradation.</li><li>Erstellen Sie umfassende Datenverarbeitungs-Pipelines für multimodale Eingaben, einschliesslich Validierungs-Workflows und Optimierungstechniken.</li><li>Implementieren Sie anspruchsvolle Vektordatenbanklösungen mit Amazon Bedrock Knowledge Bases, OpenSearch und hybriden Ansätzen für eine effektive Verbesserung der Suchergebnisse.</li><li>Erstellen und verwalten Sie fortschrittliche Frameworks für 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 für 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 Überwachungs- und Beobachtungslösungen für grundlegende Modellanwendungen.</li><li>Schaffung systematischer Test- und Validierungsrahmen für die kontinuierliche Qualitätssicherung von KI-Anwendungen</li><li>Integrieren Sie generative KI-Lösungen in Unternehmensumgebungen mithilfe sicherer, konformer und skalierbarer Architekturmuster.</li></ul><ul> <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-Lösungen</li></ul><ul> <li>Softwareentwickler</li><li>Technische Fachkräfte</li></ul><h4>Tag 1</h4> Modul 1: Auswahl und Konfiguration des Basismodells <ul> <li>Bewertungsrahmen für Unternehmensgrundlagenmodelle</li><li>Architekturmuster für die dynamische Modellauswahl</li><li>Modellsysteme für widerstandsfähige Fundamente</li><li>Kostenoptimierung und ökonomische Modellierung</li></ul>Modul 2: Fortgeschrittene Datenverarbeitung für Fundamentmodelle <ul> <li>Umfassende Datenvalidierung und Qualitätssicherung</li><li>Multimodale Datenverarbeitungs-Pipelines</li><li>Eingabeoptimierung und Leistungssteigerung</li></ul>Modul 3: Vektordatenbanken und Sucherweiterung <ul> <li>Vektordatenbankarchitektur für Unternehmen</li><li>Fortgeschrittene Strategien zur Dokumentenverarbeitung und -aufteilung</li><li>Implementierung eines hochentwickelten Abrufsystems</li><li>Praktisches Labor: Entwickeln Sie Anwendungen für die Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Amazon</li><li>Grundlegende Wissensdatenbanken</li></ul><h4>Tag 2</h4> Modul 4: Prompt Engineering und Governance <ul> <li>Fortgeschrittene Frameworks für 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>Modul 5: Implementierung von agentenbasierten KI-Frameworks mit Amazon Bedrock AgentCore <ul> <li>Agentische KI-Frameworks</li><li>Amazon Bedrock AgentCore</li></ul>Modul 6: Sicherheit und Schutz von KI <ul> <li>Umfassende Umsetzung der Inhaltssicherheit</li><li>Datenschutzkonforme KI-Architektur</li><li>KI-Governance und Compliance-Rahmenwerke</li></ul><h4>Tag drei</h4> Modul 7: Leistungsoptimierung und Kostenmanagement <ul> <li>Token-Effizienz und Kostenoptimierung</li><li>Hochleistungsfähige Systemarchitektur</li><li>Implementierung intelligenter Caching-Systeme</li><li>Praktisches Labor: Aufbau einer sicheren und verantwortungsvollen generativen KI mit Schutzvorrichtungen für Amazon Bedrock</li></ul>Modul 8: Überwachung und Beobachtbarkeit für generative KI <ul> <li>Überwachungssysteme für Fundamentmodelle</li><li>Auswirkungen auf das Geschäft und Wertmanagement</li><li>KI-spezifische Fehlerbehebung und Diagnose</li></ul>Modul 9: Testen, Validierung und kontinuierliche Verbesserung <ul> <li>Umfassende KI-Bewertungsrahmen</li><li>Qualitätssicherung und kontinuierliche Verbesserung</li><li>Bewertung und Optimierung des RAG-Systems</li></ul>Modul 10: Muster für die Unternehmensintegration <ul> <li>Unternehmenskonnektivität und Integrationsarchitektur</li><li>Sicherer Zugriff und Identitätsmanagement</li><li>Umgebungsübergreifende und hybride Bereitstellungen</li></ul>Modul 11: Zusammenfassung des Kurses <ul> <li>Nächste Schritte und zusätzliche Ressourcen</li><li>Kursübersicht</li></ul>Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <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>.- Entwickeln Sie produktionsreife generative KI-Lösungen mit AWS-Services, die die Anforderungen von Unternehmen an Sicherheit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit erfüllen. - Bewertung und Auswahl geeigneter Fundamentmodelle für spezifische Geschäftsanwendungsfälle, einschliesslich Leistungsbenchmarking und Implementierung dynamischer Modellauswahlarchitekturen - Entwerfen und implementieren Sie robuste Fundamentmodellsysteme mit Leistungsschaltern, regionenübergreifender Bereitstellung und Strategien für eine sanfte Degradation. - Erstellen Sie umfassende Datenverarbeitungs-Pipelines für multimodale Eingaben, einschliesslich Validierungs-Workflows und Optimierungstechniken. - Implementieren Sie anspruchsvolle Vektordatenbanklösungen mit Amazon Bedrock Knowledge Bases, OpenSearch und hybriden Ansätzen für eine effektive Verbesserung der Suchergebnisse. - Erstellen und verwalten Sie fortschrittliche Frameworks für die Prompt-Entwicklung, einschliesslich Chain-of-Thought-Argumentation und unternehmensweiten Prompt-Governance-Systemen. - Entwickeln Sie autonome KI-Agenten mit Amazon Bedrock Agents und implementieren Sie komplexe Denkstrukturen und Tool-Integrationsfunktionen. - Implementieren Sie umfassende KI-Sicherheits- und Schutzkontrollen, einschliesslich Inhaltsfilterung, Datenschutz und Mechanismen für gegnerische Tests. - Optimieren Sie die Leistung und verwalten Sie die Kosten durch Strategien zur Token-Effizienz, Batch-Implementierungen und intelligente Caching-Systeme. - Entwerfen und implementieren Sie umfassende Überwachungs- und Beobachtungslösungen für grundlegende Modellanwendungen. - Schaffung systematischer Test- und Validierungsrahmen für die kontinuierliche Qualitätssicherung von KI-Anwendungen - Integrieren Sie generative KI-Lösungen in Unternehmensumgebungen mithilfe sicherer, konformer und skalierbarer Architekturmuster.- AWS Technische Grundlagen - Grundlagen generativer KI auf AWS - 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 - 1 Jahr praktische Erfahrung in der Implementierung generativer KI-Lösungen- Softwareentwickler - Technische FachkräfteTag 1 Modul 1: Auswahl und Konfiguration des Basismodells - Bewertungsrahmen für Unternehmensgrundlagenmodelle - Architekturmuster für die dynamische Modellauswahl - Modellsysteme für widerstandsfähige Fundamente - Kostenoptimierung und ökonomische Modellierung Modul 2: Fortgeschrittene Datenverarbeitung für Fundamentmodelle - Umfassende Datenvalidierung und Qualitätssicherung - Multimodale Datenverarbeitungs-Pipelines - Eingabeoptimierung und Leistungssteigerung Modul 3: Vektordatenbanken und Sucherweiterung - Vektordatenbankarchitektur für Unternehmen - Fortgeschrittene Strategien zur Dokumentenverarbeitung und -aufteilung - Implementierung eines hochentwickelten Abrufsystems - Praktisches Labor: Entwickeln Sie Anwendungen für die Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Amazon - Grundlegende Wissensdatenbanken Tag 2 Modul 4: Prompt Engineering und Governance - Fortgeschrittene Frameworks für Prompt Engineering - Komplexe Prompt-Orchestrierungssysteme - Unternehmensweite zeitnahe Governance und Verwaltung - Praktisches Labor: Entwickeln Sie Konversationsmuster mit Amazon Bedrock APIs Modul 5: Implementierung von agentenbasierten KI-Frameworks mit Amazon Bedrock AgentCore - Agentische KI-Frameworks - Amazon Bedrock AgentCore Modul 6: Sicherheit und Schutz von KI - Umfassende Umsetzung der Inhaltssicherheit - Datenschutzkonforme KI-Architektur - KI-Governance und Compliance-Rahmenwerke Tag drei Modul 7: Leistungsoptimierung und Kostenmanagement - Token-Effizienz und Kostenoptimierung - Hochleistungsfähige Systemarchitektur - Implementierung intelligenter Caching-Systeme - Praktisches Labor: Aufbau einer sicheren und verantwortungsvollen generativen KI mit Schutzvorrichtungen für Amazon Bedrock Modul 8: Überwachung und Beobachtbarkeit für generative KI - Überwachungssysteme für Fundamentmodelle - Auswirkungen auf das Geschäft und Wertmanagement - KI-spezifische Fehlerbehebung und Diagnose Modul 9: Testen, Validierung und kontinuierliche Verbesserung - Umfassende KI-Bewertungsrahmen - Qualitätssicherung und kontinuierliche Verbesserung - Bewertung und Optimierung des RAG-Systems Modul 10: Muster für die Unternehmensintegration - Unternehmenskonnektivität und Integrationsarchitektur - Sicherer Zugriff und Identitätsmanagement - Umgebungsübergreifende und hybride Bereitstellungen Modul 11: Zusammenfassung des Kurses - Nächste Schritte und zusätzliche Ressourcen - KursübersichtDieser Text wurde automatisiert übersetzt. 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