Generative AI Essentials on AWSGAIEAWAmazon Web ServicesAW-GAIE2.0<ul>
<li>Erläutern Sie die Grundlagen einer verantwortungsvollen KI</li><li>Beschreiben Sie multimodale KI-Fähigkeiten</li><li>Implementieren Sie generative KI-Lösungen mit Amazon Bedrock und Amazon Nova 2</li><li>Erläutern Sie, wie die „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) KI-Antworten verbessert, indem sie Agenten mit Wissensquellen des Unternehmens vernetzt</li><li>Beschreiben Sie die Funktionen von Amazon Bedrock AgentCore</li><li>Verwenden Sie verantwortungsbewusste KI-Praktiken mit Amazon Bedrock Guardrails</li><li>Erläutern Sie die Sicherheits- und Governance-Aspekte</li><li>Beschreiben Sie die wichtigsten Komponenten der Projektplanung im Bereich generative KI</li></ul><p>Keine – Es sind keine Vorkenntnisse in KI oder generativer KI erforderlich</p><ul>
<li>Business-Analyst</li><li>IT-Support</li><li>Marketingfachmann/-frau</li><li>Produkt- oder Projektmanager</li><li>Fachbereichs- oder IT-Leiter</li><li>Vertriebsprofis</li></ul><h5>Modul 0: Einführung in den Kurs</h5><ul>
<li>Kursaufbau/Stundenplan</li><li>Fünfphasiger Lernprozess</li><li>Grundlegendes Thema: Verantwortungsvolle KI</li></ul><h5>Modul 1: Grundlagen verantwortungsvoller KI</h5><ul>
<li>Die Entwicklung der KI: vom traditionellen zum generativen Ansatz</li><li>Acht Dimensionen verantwortungsvoller KI</li><li>Das Engagement von AWS für verantwortungsvolle KI</li></ul><h5>Modul 2: Einführung in generative KI</h5><ul>
<li>Stiftung für generative KI</li><li>Ein tiefer Einblick in Foundation-Modelle und Einbettungen</li><li>Die Modelle Amazon Bedrock und Amazon Nova 2</li><li>Modelle vergleichen</li></ul><h5>Modul 3: Multimodale KI und Anwendungsfälle</h5><ul>
<li>Multimodale KI-Fähigkeiten</li><li>Branchenanwendungen und Anwendungsfälle</li><li>Rahmenwerk zur Bewertung von Anwendungsfällen</li></ul><h5>Modul 4: Grundlagen der Prompt-Entwicklung</h5><ul>
<li>Grundlagen der Prompt-Entwicklung</li><li>Strategien zur Aufforderung</li><li>Sicherheits- und Anbindungsvektoren</li></ul><p>Labor 1 – Optimierung der Slogan-Generierung mit Amazon Bedrock</p>
<h5>Modul 5: Umsetzung verantwortungsvoller KI mit Amazon Bedrock Guardrails</h5><ul>
<li>Übersicht und Konfiguration der Amazon Bedrock-Sicherheitsvorkehrungen</li></ul><p>Labor 2 – Umsetzung der Grundsätze für verantwortungsvolle KI mit Amazon Bedrock Guardrails</p>
<h5>Modul 6: Einführung in Amazon Agents</h5><ul>
<li>Konzepte der agentenbasierten KI</li><li>Funktionen von Amazon Bedrock</li><li>Amazon Bedrock AgentCore – Überblick</li><li>RAG und Wissensdatenbanken</li></ul><h5>Modul 7: Einführung in Sicherheit, Governance und Compliance</h5><ul>
<li>Von Sicherheitsgrundsätzen bis hin zur organisatorischen Rechenschaftspflicht</li><li>Governance-Rahmenwerke</li><li>Compliance-Anforderungen</li></ul><h5>Modul 8: Umsetzung generativer KI-Projekte</h5><ul>
<li>Grundlagen der Projektplanung</li></ul><p>Übung 3: Entwicklung eines HR-Assistenten mit Amazon Bedrock</p>
<h5>Modul 9: Zusammenfassung</h5><ul>
<li>Rückblick auf die Lernreise</li><li>Nächste Schritte</li></ul><p><em>Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class="cms-link-marked"><a class="fl-href-prod" href="/swisscom/en/course/amazon-gaie"><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>- Erläutern Sie die Grundlagen einer verantwortungsvollen KI
- Beschreiben Sie multimodale KI-Fähigkeiten
- Implementieren Sie generative KI-Lösungen mit Amazon Bedrock und Amazon Nova 2
- Erläutern Sie, wie die „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) KI-Antworten verbessert, indem sie Agenten mit Wissensquellen des Unternehmens vernetzt
- Beschreiben Sie die Funktionen von Amazon Bedrock AgentCore
- Verwenden Sie verantwortungsbewusste KI-Praktiken mit Amazon Bedrock Guardrails
- Erläutern Sie die Sicherheits- und Governance-Aspekte
- Beschreiben Sie die wichtigsten Komponenten der Projektplanung im Bereich generative KIKeine – Es sind keine Vorkenntnisse in KI oder generativer KI erforderlich- Business-Analyst
- IT-Support
- Marketingfachmann/-frau
- Produkt- oder Projektmanager
- Fachbereichs- oder IT-Leiter
- VertriebsprofisModul 0: Einführung in den Kurs
- Kursaufbau/Stundenplan
- Fünfphasiger Lernprozess
- Grundlegendes Thema: Verantwortungsvolle KI
Modul 1: Grundlagen verantwortungsvoller KI
- Die Entwicklung der KI: vom traditionellen zum generativen Ansatz
- Acht Dimensionen verantwortungsvoller KI
- Das Engagement von AWS für verantwortungsvolle KI
Modul 2: Einführung in generative KI
- Stiftung für generative KI
- Ein tiefer Einblick in Foundation-Modelle und Einbettungen
- Die Modelle Amazon Bedrock und Amazon Nova 2
- Modelle vergleichen
Modul 3: Multimodale KI und Anwendungsfälle
- Multimodale KI-Fähigkeiten
- Branchenanwendungen und Anwendungsfälle
- Rahmenwerk zur Bewertung von Anwendungsfällen
Modul 4: Grundlagen der Prompt-Entwicklung
- Grundlagen der Prompt-Entwicklung
- Strategien zur Aufforderung
- Sicherheits- und Anbindungsvektoren
Labor 1 – Optimierung der Slogan-Generierung mit Amazon Bedrock
Modul 5: Umsetzung verantwortungsvoller KI mit Amazon Bedrock Guardrails
- Übersicht und Konfiguration der Amazon Bedrock-Sicherheitsvorkehrungen
Labor 2 – Umsetzung der Grundsätze für verantwortungsvolle KI mit Amazon Bedrock Guardrails
Modul 6: Einführung in Amazon Agents
- Konzepte der agentenbasierten KI
- Funktionen von Amazon Bedrock
- Amazon Bedrock AgentCore – Überblick
- RAG und Wissensdatenbanken
Modul 7: Einführung in Sicherheit, Governance und Compliance
- Von Sicherheitsgrundsätzen bis hin zur organisatorischen Rechenschaftspflicht
- Governance-Rahmenwerke
- Compliance-Anforderungen
Modul 8: Umsetzung generativer KI-Projekte
- Grundlagen der Projektplanung
Übung 3: Entwicklung eines HR-Assistenten mit Amazon Bedrock
Modul 9: Zusammenfassung
- Rückblick auf die Lernreise
- Nächste SchritteDieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.1 Tag490.00750.00900.00750.00750.001300.00700.00500.00850.00960.00695.00700.00865.00