释放在AWS上生成式AI的力量,通过这门全面课程来实现!欢迎来到Amazon Bedrock – AWS生成式AI的终极指南 – 这是你掌握尖端AI技术和亚马逊云服务(AWS)无与伦比的可扩展性的入口。在这门课程中,你将深入探讨生成式AI的世界,利用其潜力在不同领域创造创新解决方案。无论你是经验丰富的数据科学家、有远见的企业家还是好奇的开发者,这门课程都是你开启无限可能性的通行证。Amazon Bedrock – The Complete Guide To Aws Generative Ai
主要亮点:实践操作:通过使用Python的boto3、JavaScript SDK和TypeScript,结合VSCode调试进行无缝开发,立即投入到实际练习中。文本和图像模型:探索使用聊天机器人进行文本生成的魔力,深入研究最先进的图像生成模型,掌握用于向量数据库的嵌入技术。高级应用:从LangChain到RAG应用程序和文档处理,你将探索各种高级应用程序,让你有信心应对复杂挑战。Amazon Bedrock精通:近距离接触Amazon Bedrock – 这是在AWS上部署可扩展、可靠和安全生成式AI应用程序的改变者。实践部分确保你熟悉Bedrock,随时准备应对任何项目。本课程涵盖的主要主题包括:Amazon Bedrock介绍和设置控制台和CLI访问Python和TypeScript的代码示例Bedrock和LagChain之间的集成使用Amazon Bedrock构建聊天机器人构建由Amazon Bedrock支持的图像API了解AI的本质:使用Bedrock进行嵌入构建最先进的RAG应用程序与Bedrock知识库微调模型并创建自定义模型。为什么选择这门课程?专家指导:向在AI和AWS领域拥有多年经验的行业专家学习。实践方法:通过指导练习和实际案例研究获得实践经验。不要错过成为AI创新世界的先驱的机会!立即注册,开始你的生成式AI专家之旅,通过Amazon Bedrock和AWS学习。超越理论,从活跃的讲师那里学习,符合当今的编程需求!让我们一起革新未来!
MP4 | 视频:h264,1920×1080 | 音频:AAC,44.1千赫
语言:英语 | 大小:3.74 GB | 课程时长:7小时26分钟
学习如何使用AWS和Amazon Bedrock(Python和TypeScript)部署可扩展、可靠和安全的生成式AI应用程序
你将学到什么
了解生成式AI的基础知识,包括其应用、算法以及在各行业中的潜在影响。
熟悉AWS生态系统,包括EC2、S3、Lambda等核心服务,这些对于部署和管理生成式AI应用程序至关重要。
了解Amazon Bedrock托管服务,其功能和能力
逐步指导创建支持生成式AI工作负载所需基础设施。
使用你喜欢的编程语言(Python或TypeScript)开发由AWS支持的生成式AI应用程序
轻松开发具有Bedrock知识库的RAG应用程序
将LangChain与Amazon Bedrock集成(Python和TypeScript代码示例)
要求
对机器学习和人工智能有基本了解
熟练掌握至少一种在人工智能和数据科学中常用的编程语言,如Python
推荐具备对AWS服务和基础设施的基本理解,包括熟悉EC2、S3、Lambda、IAM和VPC等服务。
基本的编程知识 – Python或TypeScript
对于希望在AI和机器学习领域扩展技能的专业人士,特别是在生成式AI领域,希望探索人工智能和云计算交叉点的开发人员,对探索生成式AI的实际应用感兴趣的研究人员和学者,负责管理云基础设施并确保其安全性和可扩展性的IT专业人士。
课程目录:
第1部分:课程介绍
第1讲 如何学习这门课程
第2讲 Udemy建议
第3讲 工具设置
第2部分:亚马逊基岩介绍
第4讲 部分介绍
第5讲 什么是亚马逊基岩?
第6讲 基岩控制台概述
第7讲 AWS配置 – CLI访问
第8讲 基岩API – Boto3 – Python
第9讲 基岩API – JS SDK – TypeScript
第10讲 可选 – VSCode调试
第3部分:文本模型处理
第11讲 部分介绍
第12讲 亚马逊基岩文本模型介绍
第13讲 理解标记
第14讲 文本模型参数
第15讲 基岩文本模型 – Python
第16讲 基岩文本模型 – TypeScript
第17讲 提示工程
第18讲 项目:聊天机器人
第19讲 具有历史记录的聊天机器人 – Python
第20讲 具有历史记录的聊天机器人 – TypeScript
第4部分:亚马逊基岩图像模型
第21讲 部分介绍
第22讲 图像模型介绍
第23讲 稳定性AI参数
第24讲 稳定性AI图像 – Python和TypeScript
第25讲 Titan模型图像生成
第26讲 Titan模型图像编辑
第5部分:亚马逊基岩嵌入模型
第27讲 部分介绍
第28讲 嵌入和相似性
第29讲 嵌入模型 – Python和TypeScript
第30讲 文本嵌入 – Python
第31讲 文本嵌入 – TypeScript
第32讲 图像嵌入 – Python
第33讲 图像嵌入 – TypeScript
第34讲 向量数据库
第6部分:中途讨论
第35讲 部分介绍
第7部分:项目RAG应用(本地)
第36讲 部分介绍
第37讲 Langchain介绍
第38讲 第一链 – Python
第39讲 第一链 – TypeScript
第40讲 什么是RAG应用?
第41讲 基本RAG应用 – Python
第42讲 基本RAG应用 – TypeScript
第43讲 文档应用 – Python
第44讲 文档应用 – TypeScript
第8部分:实践:文本API
第45讲 部分介绍
第46讲 项目架构
第47讲 摘要Lambda – Python
第48讲 摘要Lambda测试 – Python
第49讲 摘要Lambda – TypeScript
第50讲 摘要Lambda测试 – TypeScript
第51讲 ApiGateway和Lambda集成
第52讲 IAC:摘要API – CDK Python
第53讲 IAC:摘要API – CDK TypeScript
第9部分:实践:图像API
第54讲 部分介绍
第55讲 项目架构
第56讲 图像Lambda – Python
第57讲 Lambda测试 – Python
第58讲 图像Lambda – TypeScript
第59讲 Lambda测试 – TypeScript
第60讲 ApiGateway和Lambda集成
第61讲 IAC:图像API – CDK Python
第62讲 IAC:图像API – CDK TS
第10部分:实践:基岩知识库
第63讲 部分介绍
第64讲 什么是基岩知识库
第65讲 基岩知识库模型访问
第66讲 创建新控制台帐户
第67讲 创建知识库
第68讲 RAG Lambda – Python
第69讲 RAG Lambda – TypeScript
第70讲 RAG Lambda – AWS测试
第71讲 RAG ApiGateway集成
第72讲 资源删除
第11部分:自定义亚马逊基岩模型
第73讲 部分介绍
第74讲 微调
第75讲 自定义模型 – 亚马逊基岩控制台
第12部分:结束部分
第76讲 谢谢!
第13部分:可选:AWS回顾
第77讲 部分介绍
第78讲 AWS IAM介绍
第79讲 AWS Lambda介绍
第80讲 AWS API Gateway介绍
第14部分:可选:基础设施即代码
第81讲 部分介绍
第82讲 AWS CloudFormation
第83讲 AWS CDK安装
第84讲 AWS CDK与Python
第85讲 AWS CDK与TypeScript
第86讲 清理
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