Lernpfade für Technik/IT-Profis
KI in AWS: LLMs, Basismodelle und Agenten
Dieser Start-Lernpfad behandelt GenKI in AWS, einschließlich der AWS Certified AI Practitioner-Zertifizierung, Amazon Q Developer, Amazon Bedrock, der Entwicklung von Multi-Agenten-Anwendungen und Amazon SageMaker AI. Die Lernenden machen praktische Erfahrungen mit AWS-verwalteten KI-Services, Prompt-Engineering, RAG, Optimierung, Vektordatenbanken, MLOps sowie der Entwicklung und Bereitstellung von GenKI-Lösungen mit branchenführenden AWS-Tools und -Frameworks.
Lernziele
- Umgang mit GenKI-Services von AWS erlernen: Praktische Erfahrungen bei der Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von GenKI-Anwendungen mit Amazon Bedrock, Amazon Q Developer und SageMaker
- Prompt-Engineering und RAG beherrschen: Optimierung der Prompts, Implementierung von Retrieval-Augmented Generation und Einsatz von Wissensdatenbanken für hochmoderne KI-Lösungen
- KI-Anwendungen mit mehreren Agenten entwickeln und bereitstellen: Entwicklung, Implementierung und Integration von KI-Agenten mit Amazon Bedrock Agents und CrewAI in realen geschäftlichen Anwendungsfällen
- KI/ML-Umfeld und -Sicherheit bei AWS verstehen: AWS-verwaltete KI-Services, Basismodelle, MLOps, Compliance, Governance und bewährte Sicherheitspraktiken für eine verantwortungsvolle KI-Bereitstellung
- KI-Zertifizierung für AWS vorbereiten: Erwerb der Kenntnisse und praktischen Fähigkeiten, um die Prüfung zum AWS Certified AI Practitioner zu bestehen und im Bereich cloudbasierter KI beruflich vorwärtszukommen
Zielgruppe
Dieser Lernpfad richtet sich an Entwickler:innen, Data Scientists, Cloud Engineers und IT-Profis, die generative KI in AWS beherrschen möchten. Er eignet sich ideal für alle, die sich auf KI-Zertifizierungen für AWS vorbereiten oder KI-gestützte Anwendungen mit AWS-Services entwickeln, bereitstellen und verwalten wollen. Vorkenntnisse in Python, Cloud-Computing oder grundlegenden KI-Konzepten sind hilfreich, aber nicht erforderlich.