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AW331: Advanced Generative AI Development on AWS™ NEU

Training: AWS™ - Cloud - Künstliche Intelligenz

Der Kurs wurde für Entwickler konzipiert, die die Implementierung produktionsreifer Generative-AI-Lösungen auf AWS™ beherrschen möchten. Die Schulung geht auf die Anforderungen von Organisationen ein, die ihre Generative-AI-Reise beginnen, und zeigt auf, wie umfassende Generative-AI-Strategien entwickelt werden, die mit übergeordneten Unternehmenszielen übereinstimmen.

Terminauswahl

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Mögliche Kurssprachen: Deutsch

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Agenda:

Auswahl und Konfiguration von Basismodellen

Bewertungsrahmen für Bewertung von Basismodellen
Architekturmuster für die dynamische Modellauswahl
Designs resilienter Basismodellsysteme
Kostenoptimierung und wirtschaftliche Modellierung

Erweiterte Datenverarbeitung für Basismodelle

Umfassende Datenvalidierung und Qualitätssicherung
Pipelines für multimodale Datenverarbeitung
Eingabeoptimierung und Leistungssteigerung

Vektordatenbanken und Sucherweiterung

Architektur von Vektordatenbanken für Unternehmen
Erweiterte Dokumentenverarbeitung und Chunking-Strategien
Implementierung anspruchsvoller Retrieval-Systeme
Hands-on-Lab: Entwicklung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Anwendungen mit Amazon Bedrock Knowledge Bases

Prompt Engineering and Governance

Fortgeschrittene Prompt-Engineering-Frameworks
Systeme für komplexe Prompt-Orchestrierung
Prompt Governance und Management für Unternehmen
Hands-on-Lab: EEntwicklung von Konversationsmustern mit Amazon Bedrock APIs

Agentic AI and Tool Integration

Architektur und Entwicklung agentenbasierter AI
Implementierung von Amazon Bedrock Agents
AWS™-Service-Ökosystem für Agentic AI
Tool-Integration und Produktionsüberwachung

AI Safety and Security

Umfassende Implementierung von Content-Sicherheit
Datenschutzkonforme AI-Architektur
Frameworks für AI-Governance und Compliance

Leistungsoptimierung und Kostenmanagement

Token-Effizienz und Kostenoptimierung
Hochleistungsfähige Systemarchitektur
Implementierung intelligenter Caching-Systeme
Hands-on-Lab: Aufbau sicherer und verantwortungsvoller Generative AI mit Guardrails for Amazon Bedrock

Monitoring and Observability für Generative AI

Überwachungssysteme für Foundation-Modelle
Management von Geschäftsauswirkungen und Wertschöpfung
AI-spezifische Fehlerbehebung und Diagnose

Testen, Validierung und kontinuierliche Verbesserung

Umfassende AI-Bewertungsframeworks
Qualitätssicherung und kontinuierliche Verbesserung
Bewertung und Optimierung von RAG-Systemen

Architekturen für die Unternehmensintegration

Konnektivität und Integration im Unternehmen
Sicherer Zugriff und Identitätsmanagement
Umgebungsübergreifende und hybride Bereitstellungen

Kursabschluss

Nächste Schritte und zusätzliche Ressourcen
Kurszusammenfassung

Ziele:

Im Kurs AW331 Advanced Generative AI Development on AWS™ lernen Sie:

Entwicklung produktionsreifer generativer KI-Lösungen unter Verwendung von AWS™-Diensten, die die Anforderungen von Unternehmen an Sicherheit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit erfüllen
Bewertung und Auswahl geeigneter Basismodelle für bestimmte geschäftliche Anwendungsfälle, einschließlich
Leistungsbenchmarking und Implementierung dynamischer Modellauswahlarchitekturen
Entwurf und Implementierung robuster Basismodellsysteme mit Circuit Breakers, regionenübergreifender
Bereitstellung und Strategien für eine sanfte Degradation
Aufbau umfassender Datenverarbeitungs-Pipelines für multimodale Eingaben, einschließlich Validierungs-
Workflows und Optimierungstechniken
Implementierung anspruchsvoller Vektordatenbanklösungen unter Verwendung von Amazon Bedrock Knowledge
Bases, OpenSearch und hybriden Ansätzen für eine effektive Sucherweiterung
Erstellung und Verwaltung fortschrittlicher Prompt-Engineering-Frameworks, einschließlich Chain-of-Thought-
Argumentation und unternehmensweiten Prompt-Governance-Systemen
Entwicklung autonomer KI-Agenten unter Verwendung von Amazon Bedrock Agents, Implementierung komplexer
Argumentationsmuster und Tool-Integrationsfunktionen
Implementierung umfassender KI-Sicherheits- und Schutzkontrollen, einschließlich Inhaltsfilterung, Datenschutz
und Mechanismen für Adversarial Testing
Optimierung der Leistung und Verwaltung der Kosten durch Strategien zur Token-Effizienz, Batch-Implementierungen
und intelligente Caching-Systeme
Entwurf und Implementierung umfassender Überwachungs- und Beobachtungslösungen für grundlegende
Modellanwendungen
Erstellung systematischer Test- und Validierungsrahmen für die kontinuierliche Qualitätssicherung von KI-Anwendungen
Integration generativer KI-Lösungen in Unternehmensumgebungen unter Verwendung sicherer, konformer und
skalierbarer Architekturmuster

Zielgruppe:

Der Kurs AW331 Advanced Generative AI Development on AWS™ richtet sich an:

Softwareentwickler
Technische Fachkräfte

Voraussetzungen:

Um an dem Training AW331 Advanced Generative AI Development on AWS™ teilnehmen zu können, sollten Sie vorher folgende Kurse besucht haben:

Wir empfehlen darüber hinaus folgenden Vorkenntnisse:

2 oder mehr Jahre Erfahrung im Aufbau produktionsreifer Anwendungen auf AWS™ oder mit Open-Source-Technologien sowie allgemeine Erfahrung in AI/ML oder Data Engineering
1 Jahr praktische Erfahrung in der Implementierung von generativen AI-Lösungen

Beschreibung:

Der 3-tägige Kurs AW331 Advanced Generative AI Development on AWS™ vermittelt Expertenwissen über den gesamten Generative-AI-Stack – von Grundlagenmodellen bis hin zu Integrationsmustern für Unternehmen. Darüber hinaus lernen Sie fortgeschrittene Datenverarbeitungstechniken, die Implementierung von Vektordatenbanken und die Erweiterung der Abfragefunktionen, anspruchsvolles Prompt-Engineering und Governance, agentenbasierte KI-Systeme und die Integration von Tools, KI-Sicherheitsmaßnahmen, Strategien zur Leistungsoptimierung und zum Kostenmanagement, umfassende Monitoring- und Observability-Lösungen sowie Test- und Validierungsframeworks kennen.
Der Kursaufbau folgt dem bewährten AWS™-Modell zur Einführung von Generative AI und führt von der Experimentierphase bis hin zu produktionsreifen Implementierungen.

Dieser Workshop umfasst Präsentationen, Hands-on-Labs, Demonstrationen und Gruppenübungen.