Поистине отличный опыт обучения. Поток был логичным, а примеры были супер полезными.
Разработка генеративного ИИ на AWS с помощью Bedrock и LangChain
Узнайте, как создавать и развертывать генеративные приложения ИИ и интеллектуальные агенты на AWS с помощью Bedrock, Q Developer и LangChain.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Генеративный искусственный интеллект меняет способы создания программного обеспечения, но интеграция этих моделей в безопасные, масштабируемые облачные среды может показаться невыполнимой. Этот курс упрощает процесс, знакомя вас с основными принципами разработки ИИ на основе облака.
Вы пройдете путь от понимания основных концепций искусственного интеллекта до разработки и внедрения собственных интеллектуальных приложений на AWS. Благодаря четким письменным объяснениям и практическим обзорам кода вы приобретете навыки, необходимые для организации базовых моделей, создания автономных агентов и подключения их к внешним источникам данных.
Что вы узнаете:
- Понять основополагающие принципы генеративного ИИ, больших языковых моделей и облачной архитектуры ИИ.
- Настройте модели фундамента с помощью AWS Bedrock для генерации текста, резюме документов и обработки естественного языка.
- Создание автономных агентов ИИ, которые могут планировать, объяснять и выполнять задачи с использованием рамок LangChain.
- Внедрение шаблонов поиска-дополненного поколения (RAG) для подключения моделей к безопасным векторным базам данных и пользовательским базам знаний.
- Применять передовые методы оперативной разработки для оптимизации выходных данных модели для конкретных бизнес-примеров.
- Используйте AWS Q Developer, чтобы ускорить ваш рабочий процесс кодирования и эффективно отлаживать логику приложений.
Курс начинается с основных определений и основ облачного искусственного интеллекта, а затем постепенно переходит к интеграции API, созданию агентов и реализации RAG. Вы прочитываете концептуальные объяснения и анализируете примеры структурированного кода, чтобы укрепить уверенность на каждом этапе.
Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов облачных технологий и специалистов в области технологий, которые только начинают знакомиться с генеративным ИИ на AWS. Не требуется предыдущего опыта работы с машинным обучением или моделированием ИИ, хотя базовое знание Python и общих концепций облачных вычислений поможет вам максимально использовать материал.
Начните читать сегодня, чтобы начать создавать интеллектуальные облачные приложения с искусственным интеллектом.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 48 мин практического материала
Отзывы (3)
Этот курс превзошёл мои ожидания. Обсуждаемые в реальном мире приложения невероятно полезны. Отличная работа!
Очень понравилось течение этого. Практические приложения, обсуждаемые были на месте. Отличный курс!
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Частный ИИ с открытым исходным кодом LLM: локальное развертывание, RAG и агенты
Сертификат
Практика
299 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Тонкая настройка моделей OpenAI: настройки LLM с собственными данными
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Разработка систем RAG с Azure OpenAI и Azure AI Search
Сертификат
Практика
299 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Разработка приложений с LangChain
Сертификат
Практика
299 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство