Kurs

Developing Generative AI Applications on AWS – Intensive Training («AWSD03»)

Dieser Kurs soll Softwareentwicklern, die an der Verwendung grosser Sprachmodelle (LLMs) ohne Feinabstimmung interessiert sind, eine Einführung in die generative künstliche Intelligenz (AI) geben.
Dauer 2 Tage
Preis 1'800.–   zzgl. 8.1% MWST
Labs: Dieser Kurs umfasst jetzt auch praktische Übungen

Kurs-Facts

Key Learnings
  • Beschreiben der generativen KI und ihrer Abgrenzung zum maschinellen Lernen
  • Definieren der Bedeutung von generativer KI und Erläuterung ihrer potenziellen Risiken und Vorteile
  • Identifizieren des Geschäftswerts von generativen KI-Anwendungsfällen
  • Erörtern der technischen Grundlagen und der Schlüsselterminologie für generative KI
  • Erläutern der Schritte zur Planung eines generativen KI-Projekts
  • Identifizieren einiger Risiken und Abhilfe-Massnahmen beim Einsatz generativer KI
  • Verstehen, wie Amazon Bedrock funktioniert
  • Vertrautmachen mit den grundlegenden Konzepten von Amazon Bedrock
  • Erkennen der Vorteile von Amazon Bedrock
  • Auflisten typischer Anwendungsfälle für Amazon Bedrock
  • Beschreiben der typischen Architektur im Zusammenhang mit einer Amazon-Bedrock-Lösung
  • Verstehen der Kostenstruktur von Amazon Bedrock
  • Implementieren einer Demonstration von Amazon Bedrock in der AWS Management Console
  • Definieren von Prompt Engineering und Anwenden allgemeiner Best Practices bei der Interaktion mit Foundation Models (FMs)
  • Identifizieren der grundlegenden Arten von Prompt-Techniken, einschliesslich Zero-Shot und Little-Shot Learning
  • Anwenden von fortgeschrittenen Prompt-Techniken, wenn dies für Ihren Anwendungsfall erforderlich ist
  • Erkennen, welche Prompt-Techniken für bestimmte Modelle am besten geeignet sind
  • Identifizieren von potentiellem Prompt-Missbrauch
  • Analyse potenzieller Verzerrungen in FM-Antworten und Entwicklung von Prompts, die diese Verzerrungen abschwächen
  • Identifizieren der Komponenten einer generativen KI-Anwendung und wie man einen FM anpasst
  • Beschreiben der Amazon Bedrock Foundation Modelle, Inferenzparameter und der wichtigsten Amazon Bedrock APIs
  • Identifizieren von Amazon Web Services (AWS) Angeboten, die bei der Überwachung, Sicherung und Verwaltung Ihrer Amazon Bedrock Anwendungen helfen
  • Beschreiben der Integration von LangChain mit LLMs, Prompt-Templates, Chains, Chat-Modellen, Text-Embedding-Modellen, Dokumenten-Loadern, Retrievern und Agenten für Amazon Bedrock
  • Beschreiben von Architekturmustern, die Sie mit Amazon Bedrock für den Aufbau generativer KI-Anwendungen implementieren können
  • Anwenden der Konzepte zum Erstellen und Testen von Anwendungsbeispielen, die die verschiedenen Amazon Bedrock-Modelle, LangChain und den Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Ansatz verwenden
Inhalt

Der Kurs bietet einen Überblick über generative KI, die Planung eines generativen KI-Projekts, den Einstieg in Amazon Bedrock, die Grundlagen des Prompt-Engineerings und die Architekturmuster zur Erstellung generativer KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock und LangChain.

Tag 1
1 Einführung in generative KI - Die Kunst des Möglichen

  • Überblick über ML
  • Grundlagen der generativen KI
  • Anwendungsfälle generativer KI
  • Generative KI in der Praxis
  • Risiken und Nutzen

2 Planung eines generativen KI-Projekts

  • Generative KI-Grundlagen
  • Generative KI in der Praxis
  • Generative KI im Kontext
  • Schritte bei der Planung eines generativen KI-Projekts
  • Risiken und Schadensbegrenzung

3 Erste Schritte mit Amazon Bedrock

  • Einführung in Amazon Bedrock
  • Architektur und Anwendungsfälle
  • Wie man Amazon Bedrock verwendet
  • Demonstration: Einrichten des Bedrock-Zugangs und Verwendung von Playgrounds

4 Grundlagen des Prompt Engineering

  • Grundlagen von Gründungsmodellen
  • Grundlagen des Prompt Engineering
  • Grundlegende Sondierungstechniken
  • Fortgeschrittene Prompttechniken
  • Modellspezifische Prompttechniken
  • Demonstration: Feinabstimmung eines einfachen Textprompts
  • Behandlung von Prompt-Missbrauch
  • Abschwächen von Verzerrungen
  • Demonstration: Abschwächen von Bildverzerrungen


Tag 2
5 Amazon-Bedrock-Anwendungskomponenten

  • Überblick über die generativen KI-Anwendungskomponenten
  • Grundmodelle und die FM-Schnittstelle
  • Arbeiten mit Datensätzen und Einbettungen
  • Demonstration: Worteinbettungen
  • Zusätzliche Anwendungskomponenten
  • Abruferweiterte Generierung (RAG)
  • Modell-Feinabstimmung
  • Absicherung generativer AI-Anwendungen
  • Generative KI-Anwendungsarchitektur

6 Amazon-Bedrock-Grundmodelle

  • Einführung in Amazon-Bedrock-Foundation-Modelle
  • Verwendung von Amazon Bedrock FMs für Inferenz
  • Amazon Bedrock-Methoden
  • Datenschutz und Auditierbarkeit
  • Demonstration: Aufrufen des Bedrock-Modells zur Texterzeugung mit Zero-Shot-Prompt

7 LangChain

  • Optimieren der LLM-Leistung
  • Verwendung von Modellen mit LangChain
  • Prompts konstruieren
  • Demonstration: Bedrock mit LangChain unter Verwendung eines Prompts, der Kontext enthält
  • Strukturierung von Dokumenten mit Indizes
  • Speichern und Abrufen von Daten mit Memory
  • Verwendung von Ketten zur Abfolge von Komponenten
  • Externe Ressourcen mit LangChain-Agenten verwalten

8 Architekturmuster (Patterns)

  • Einführung in Architekturmuster
  • Text-Zusammenfassung
  • Demonstration: Textzusammenfassung von kleinen Dateien mit Anthropic Claude
  • Vorführung: Abstrakte Textzusammenfassung mit Amazon Titan unter Verwendung von LangChain
  • Beantwortung von Fragen
  • Demonstration: Verwendung von Amazon Bedrock zur Beantwortung von Fragen
  • Chatbot
  • Demonstration: Konversationsschnittstelle - Chatbot mit AI21 LLM
  • Code-Erzeugung
  • Demonstration: Verwendung von Amazon-Bedrock-Modellen für die Codegenerierung
  • LangChain und Agenten für Amazon Bedrock
  • Demonstration: Integration von Amazon-Bedrock-Modellen mit LangChain-Agenten
Methodik & Didaktik

Dieser Kurs umfasst Präsentationen, Demonstrationen und Gruppenübungen.

Zielpublikum

Software-Entwickler, die LLMs ohne Feinabstimmung verwenden möchten

Anforderungen
  • Fortgeschrittene Python-Programmierkenntnisse
  • Besuch folgender Kurse oder gleichwertige Kenntnisse:

    AWS Discovery Day – Introduction to Prompt Engineering («AWSDDP»)

    1.5 Std.
    Kostenlos

    AWS Technical Essentials – Intensive Training («AWSE01»)

    1 Tag
    • Basel, Bern, Genf, Lausanne, Virtual Training, Zürich
    CHF
    900.–

    AWS Discovery Day – Generative AI Essentials for Technical and Business Decision Makers («AWSDDG»)

    1.5 Std.
    Kostenlos

    Generative AI Essentials on AWS – Intensive Training («AWSEAI»)

    1 Tag
    • Basel, Bern, Genf, Lausanne, Virtual Training, Zürich
    CHF
    900.–
Zertifizierung

Dieser kann zur Vorbereitung für folgende offizielle AWS-Zertifizierung dienen: AWS Certified Machine Learning – Specialty

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