Kıbrıs Developing Generative AI Applications on AWS Eğitimi

Bu eğitim, ince ayar yapmadan büyük dil modelleri (LLM) kullanmakla ilgilenen yazılım geliştiricilerine üretken yapay zekayı (AI) tanıtmak için tasarlanmıştır. Eğitim, üretken AI'ya genel bir bakış, üretken bir AI projesi planlama, Amazon Bedrock ile başlama, istemli mühendisliğin temelleri ve Amazon Bedrock ve LangChain kullanarak üretken AI uygulamaları oluşturmak için mimari kalıplar sağlar.

Etkinlikler

Bu eğitim sunumlar, gösteriler ve grup egzersizleri içerir.

• Üretken AI'yı ve makine öğrenimiyle nasıl uyumlu olduğunu açıklayın
• Üretken AI'nın önemini tanımlayın ve potansiyel risklerini ve faydalarını açıklayın
• Üretken AI kullanım durumlarından iş değerini belirleyin
• Üretken AI için teknik temelleri ve temel terminolojiyi tartışın
• Üretken AI projesi planlama adımlarını açıklayın
• Üretken AI kullanırken bazı riskleri ve azaltmaları belirleyin
• Amazon Bedrock'un nasıl çalıştığını anlayın
• Amazon Bedrock'un temel kavramlarını öğrenin
• Amazon Bedrock'un faydalarını tanıyın
• Amazon Bedrock için tipik kullanım durumlarını listeleyin
• Bir Amazon Bedrock çözümüyle ilişkili tipik mimariyi tanımlayın
• Amazon Bedrock'un maliyet yapısını anlayın
• AWS Yönetim Konsolunda Amazon Bedrock'un bir gösterimini uygulayın
• Temel modellerle (FM'ler) etkileşim kurarken istem mühendisliğini tanımlayın ve genel en iyi uygulamaları uygulayın
• Sıfır atışlı ve az atışlı öğrenme dahil olmak üzere temel istem tekniklerini belirleyin
• Kullanım durumunuz için gerektiğinde gelişmiş istem tekniklerini uygulayın
• Hangi İstem teknikleri belirli modeller için en uygunudur
• Potansiyel istem yanlış kullanımlarını belirleyin
• FM yanıtlarındaki olası önyargıyı analiz edin ve bu önyargıyı azaltan istemler tasarlayın
• Üretici bir AI uygulamasının bileşenlerini ve bir FM'nin nasıl özelleştirileceğini tanımlayın
• Amazon Bedrock temel modellerini, çıkarım parametrelerini ve temel Amazon Bedrock API'lerini tanımlayın
• Amazon Bedrock uygulamalarınızı izleme, güvence altına alma ve yönetme konusunda yardımcı olan Amazon Web Services (AWS) tekliflerini tanımlayın
• LangChain'i LLM'ler, istem şablonları, zincirler, sohbet modelleri, metin yerleştirme modelleri, belge yükleyicileri, alıcılar ve Amazon Bedrock için Aracılar ile nasıl entegre edeceğinizi açıklayın
• Üretici AI uygulamaları oluşturmak için Amazon Bedrock ile uygulayabileceğiniz mimari kalıpları tanımlayın
• Kavramları, çeşitli Amazon Bedrock modellerini, LangChain'i ve Retrieval Augmented Generation (RAG) yaklaşımını kullanan örnek kullanım durumlarını oluşturmak ve test etmek için uygulayın