Percorsi di apprendimento per Professionisti tecnici
IA su AWS: LLM, modelli di fondazione e agenti
Questo percorso di apprendimento introduttivo tratta la GenAI su AWS, includendo la certificazione AWS Certified AI Practitioner, Amazon Q Developer, Amazon Bedrock, lo sviluppo di applicazioni multi-agente e Amazon SageMaker AI. Gli studenti acquisiranno esperienza pratica con i servizi IA gestiti da AWS, il prompt engineering, RAG, fine-tuning, database vettoriali, MLOps e lo sviluppo e la distribuzione di soluzioni di IA generativa utilizzando strumenti e framework AWS leader nel settore.
Obiettivi di apprendimento
- Sviluppare competenze nei servizi GenAI di AWS: acquisire esperienza pratica con Amazon Bedrock, Amazon Q Developer e SageMaker per costruire, distribuire e gestire applicazioni di IA generativa.
- Padroneggiare il prompt engineering e la RAG: imparare a ottimizzare le performance dei prompt, implementare la generazione aumentata dal recupero e sfruttare basi di conoscenza per soluzioni IA avanzate.
- Sviluppare e distribuire applicazioni IA multi-agente: progettare, implementare e integrare agenti IA utilizzando Amazon Bedrock Agents e CrewAI per casi d’uso aziendali reali.
- Comprendere l’ecosistema IA/ML di AWS e la sicurezza: esplorare i servizi IA gestiti da AWS, modelli di fondazione, MLOps, conformità, governance e le migliori pratiche di sicurezza per un’implementazione responsabile dell’IA.
- Prepararsi alla certificazione IA di AWS: acquisire le conoscenze e competenze pratiche necessarie per superare l’esame AWS Certified AI Practitioner e avanzare nella carriera IA basata sul cloud.
Pubblico target
Questo percorso è pensato per sviluppatori, data scientist, cloud engineer e professionisti IT che vogliono padroneggiare l’IA generativa su AWS. È ideale per chi si sta preparando a una certificazione IA di AWS o desidera costruire, distribuire e gestire applicazioni IA utilizzando i servizi AWS. Conoscenze pregresse di Python, cloud computing o IA di base sono utili, ma non indispensabili.