In diesem Kurs werden Sie lernen:
- Beschreiben Sie die generative KI und wie sie mit dem maschinellen Lernen zusammenhängt.
- Definieren Sie die Bedeutung der generativen KI und erläutern Sie ihre potenziellen Risiken und Vorteile
- Identifizierung des Geschäftswerts von generativen KI-Anwendungsfällen
- Erörterung der technischen Grundlagen und der wichtigsten Begriffe der generativen KI
- Erklären Sie die Schritte zur Planung eines generativen KI-Projekts
- Identifizierung einiger Risiken und Abhilfemaßnahmen beim Einsatz generativer KI
- Verstehen, wie Amazon Bedrock funktioniert
- Machen Sie sich mit den grundlegenden Konzepten von Amazon Bedrock vertraut
- Erkennen Sie die Vorteile von Amazon Bedrock
- Liste typischer Anwendungsfälle für Amazon Bedrock
- Beschreiben Sie die typische Architektur einer Amazon Bedrock-Lösung
- Verstehen Sie die Kostenstruktur von Amazon Bedrock
- Implementierung einer Demonstration von Amazon Bedrock in der AWS Management Console
- Definition von Prompt-Engineering und Anwendung allgemeiner Best Practices im Umgang mit Gründungsmodellen (FMs)
- die grundlegenden Arten von Souffleurtechniken zu identifizieren, einschließlich Zero-Shot- und Little-Shot-Lernen
- Anwendung fortgeschrittener Eingabeaufforderungstechniken, wenn dies für Ihren Anwendungsfall erforderlich ist
- Ermitteln, welche Prompttechniken für bestimmte Modelle am besten geeignet sind
- Potenziellen Prompt-Missbrauch erkennen
- Analysieren Sie mögliche Verzerrungen in FM-Antworten und entwerfen Sie Aufforderungen, die diese Verzerrungen abschwächen.
- Identifizierung der Komponenten einer generativen KI-Anwendung und wie man ein FM anpasst
- Beschreiben Sie die Amazon Bedrock-Grundmodelle, Ableitungsparameter und die wichtigsten Amazon Bedrock-APIs
- Identifizierung von Amazon Web Services (AWS)-Angeboten, die bei der Überwachung, Sicherung und Verwaltung Ihrer Amazon Bedrock-Anwendungen helfen
- Beschreiben Sie, wie Sie LangChain mit LLMs, Prompt-Templates, Chains, Chat-Modellen, Text-Embedding-Modellen, Dokumenten-Loadern, Retrievern und Agenten für Amazon Bedrock integrieren können
- Beschreiben Sie Architekturmuster, die Sie mit Amazon Bedrock für den Aufbau generativer KI-Anwendungen implementieren können
- Anwendung der Konzepte zum Erstellen und Testen von Anwendungsbeispielen, die die verschiedenen Amazon Bedrock-Modelle, LangChain und den Retrieval Augmented Generation (RAG)-Ansatz verwenden
In diesem Kurs werden Sie lernen:
- Beschreiben Sie die generative KI und wie sie mit dem maschinellen Lernen zusammenhängt.
- Definieren Sie die Bedeutung der generativen KI und erläutern Sie ihre potenz ...
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