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Developing Generative AI Applications on AWS (DGAIA) – Details

Detaillierter Kursinhalt

Modul 1: Einführung in die generative KI - Die Kunst des Möglichen
  • Überblick über ML
  • Grundlagen der generativen KI
  • Generative KI Anwendungsfälle
  • Generative KI in der Praxis
  • Risiken und Vorteile
Modul 2: Planung eines generativen KI-Projekts
  • Grundlagen der generativen KI
  • Generative KI in der Praxis
  • Generativer AI-Kontext
  • Schritte bei der Planung eines generativen AI-Projekts
  • Risiken und Risikominderung
Modul 3: Erste Schritte mit Amazon Bedrock
  • Einführung in Amazon Bedrock
  • Architektur und Anwendungsfälle
  • Wie man Amazon Bedrock verwendet
  • Demonstration: Einrichtung des Bedrock-Zugangs und Nutzung von Spielplätzen
Modul 4: Grundlagen des Prompt Engineering
  • Grundlagen der Gründungsmodelle
  • Grundlagen der Prompttechnik
  • Grundlegende Souffleurtechniken
  • Fortgeschrittene Souffleurtechniken
  • Modellspezifische Souffleurtechniken
  • Demonstration: Feinabstimmung einer einfachen Texteingabeaufforderung
  • Bekämpfung von Prompt-Missbrauch
  • Entschärfung von Vorurteilen
  • Demonstration: Verringerung von Bildverzerrungen
Modul 5: Amazon Bedrock-Anwendungskomponenten
  • Überblick über die generativen AI-Anwendungskomponenten
  • Gründungsmodelle und die FM-Schnittstelle
  • Arbeiten mit Datensätzen und Einbettungen
  • Demonstration: Worteinbettungen
  • Zusätzliche Anwendungskomponenten
  • Retrieval Augmented Generation (RAG)
  • Modell-Feinabstimmung
  • Sicherstellung generativer KI-Anwendungen
  • Generative KI-Anwendungsarchitektur
Modul 6: Amazon Bedrock Gründungsmodelle
  • Einführung in Amazon Bedrock Gründungsmodelle
  • Verwendung von Amazon Bedrock FMs für Inferenz
  • Amazon Bedrock Methoden
  • Datenschutz und Überprüfbarkeit
  • Demonstration: Aufrufen des Bedrock-Modells für die Texterstellung mit Zero-Shot-Prompt
Modul 7: LangChain
  • Optimierung der LLM-Leistung
  • Verwendung von Modellen mit LangChain
  • Eingabeaufforderungen konstruieren
  • Demonstration: Bedrock mit LangChain unter Verwendung einer Eingabeaufforderung, die Kontext enthält
  • Strukturierung von Dokumenten mit Indizes
  • Speichern und Abrufen von Daten mit Speicher
  • Verwendung von Ketten zur Abfolge von Komponenten
  • Verwaltung externer Ressourcen mit LangChain-Agenten
Modul 8: Architektur-Muster
  • Einführung in Architekturmuster
  • Text-Zusammenfassung
  • Demonstration: Textzusammenfassung von kleinen Dateien mit Anthropic Claude
  • Demonstration: Abstrakte Textzusammenfassung mit Amazon Titan unter Verwendung von LangChain
  • Beantwortung der Frage
  • Demonstration: Verwendung von Amazon Bedrock zur Beantwortung von Fragen
  • Chatbot
  • Demonstration: Konversationelle Schnittstelle - Chatbot mit AI21 LLM
  • Code-Erstellung
  • Demonstration: Verwendung von Amazon Bedrock-Modellen für die Codegenerierung
  • LangChain und Agenten für Amazon Bedrock
  • Demonstration: Integration von Amazon Bedrock-Modellen mit LangChain-Agenten