Amazon Bedrock – AWS生成式人工智能完整指南

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