Übersicht
Dieser zweitägige Kurs vermittelt Softwareentwicklern das Wissen und die praktischen Fähigkeiten, um moderne generative KI-Anwendungen auf AWS zu entwickeln. Sie erhalten einen fundierten Einstieg in die Technologien, Konzepte und Architekturprinzipien hinter großen Sprachmodellen und lernen, wie diese für reale Geschäftsanwendungen genutzt werden können.
Im Mittelpunkt stehen Amazon Bedrock, Prompt Engineering, LangChain und Retrieval Augmented Generation (RAG). Durch praxisnahe Übungen und Labs entwickeln Sie ein Verständnis für die Planung, Entwicklung und Optimierung generativer KI-Lösungen und lernen, leistungsfähige Anwendungen mit modernen Foundation Models effizient umzusetzen.
Lernziele
- Verstehen der grundlegenden Konzepte, Chancen und Herausforderungen generativer Künstlicher Intelligenz im Kontext des Machine Learning.
- Bewertung des geschäftlichen Nutzens generativer KI anhand konkreter Anwendungsfälle.
- Planung und Strukturierung von Projekten zur Entwicklung generativer KI-Anwendungen.
- Identifikation potenzieller Risiken sowie Auswahl geeigneter Maßnahmen zur Risikominderung.
- Verständnis der Architektur und Einsatzmöglichkeiten von Amazon Bedrock.
- Anwendung grundlegender und fortgeschrittener Methoden des Prompt Engineerings.
- Erkennung und Minimierung von Bias in generativen KI-Modellen.
- Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock und Foundation Models.
- Integration von LangChain zur Erstellung leistungsfähiger generativer KI-Lösungen.
- Umsetzung moderner Architekturmuster mit Retrieval Augmented Generation (RAG), LangChain und großen Sprachmodellen.
Hinweis
Für die praktische Umsetzung der Übungen werden fundierte Python-Kenntnisse empfohlen. Erfahrungen mit AWS-Grundlagen erleichtern den Einstieg in die Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock und LangChain.
Zielgruppe
- Softwareentwickler
- Cloud-Entwickler
- KI- und Machine-Learning-Entwickler
- Solution Architects mit Fokus auf generative KI
- Technische Fachkräfte, die generative KI-Lösungen mit großen Sprachmodellen entwickeln möchten
Voraussetzungen
- Kenntnisse entsprechend AWS Technical Essentials oder vergleichbare AWS-Grundlagenkenntnisse.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Python.
- Grundlegendes Verständnis moderner Softwareentwicklung und Cloud-Architekturen.
Inhalte
Grundlagen generativer KI und Projektplanung
- Einführung in Machine Learning und generative KI
- Chancen, Risiken und Potenziale generativer KI
- Praxisnahe Anwendungsfälle
- Planung generativer KI-Projekte
- Risikoanalyse und Risikominderung
Amazon Bedrock und Foundation Models
- Architektur und Funktionsweise von Amazon Bedrock
- Typische Einsatzszenarien und Use Cases
- Nutzung der Amazon Bedrock Playgrounds
- Auswahl und Nutzung von Foundation Models
- Datenschutz und Nachvollziehbarkeit von Modellergebnissen
Prompt Engineering und Modelloptimierung
- Grundlagen des Prompt Engineerings
- Fortgeschrittene Prompt-Techniken
- Modellspezifische Anpassungen
- Umgang mit Fehlanwendungen und Bias
- Strategien zur Verbesserung von Modellergebnissen
- Praxisübungen mit Text- und Bildgenerierung
Architektur generativer KI-Anwendungen
- Komponenten moderner generativer KI-Systeme
- Foundation Models, Embeddings und Datensätze
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Sicherheits- und Architekturkonzepte
- Entwurf skalierbarer KI-Lösungen
LangChain und Anwendungsentwicklung
- Integration von LangChain mit Amazon Bedrock
- Erstellung und Verwaltung von Prompts
- Dokumenten- und Speicherverwaltung
- Nutzung von Chains und Agenten
- Performance-Optimierung von LLM-Anwendungen
Praxisorientierte Architekturmuster
- Textzusammenfassung
- Frage-Antwort-Systeme
- Chatbots und Conversational AI
- Code-Generierung
- Praktische Labs mit Amazon Bedrock, RAG und LangChain
Preis: 1.770,00 CHF
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