다음에 대한 학습 방향 기술 전문가

AWS의 AI: LLM, 기초 모델 및 에이전트

이 시작 학습 방향은 AWS Certified AI Practitioner Certification, Amazon Q Developer, Amazon Bedrock, 멀티 에이전트 애플리케이션 개발 및 Amazon SageMaker AI를 포함한 AWS의 GenAI를 다룹니다. 수강생은 업계 최고의 AWS 도구 및 프레임워크를 사용하여 AWS 관리 AI 서비스, 프롬프트 엔지니어링, RAG, 미세 조정, 벡터 데이터베이스, MLOps, 생성형 AI 솔루션을 구축 및 배포하는 실무 경험을 쌓게 됩니다.

스킬:

AWS GenAI 서비스 능숙도(Bedrock, Q Developer, SageMaker)

프롬프트 엔지니어링 및 최적화

검색 증강 생성(RAG)

멀티 에이전트 AI 애플리케이션 개발

AI 모델 미세 조정 및 평가

벡터 데이터베이스 통합

MLOps 및 책임감 있는 AI 관행

AWS 보안, 규정 준수 및 거버넌스

코드형 인프라(CDK, CloudFormation, Terraform)

AWS 관리형 AI 서비스에 대한 실습 경험

학습 목표

  1. AWS GenAI 서비스 숙련도 계발: 생성형 AI 애플리케이션을 구축, 배포 및 관리할 수 있는 Amazon Bedrock, Amazon Q Developer 및 SageMaker 실습 경험을 쌓습니다.
  2. 프롬프트 엔지니어링 및 RAG 마스터: 프롬프트 성능을 최적화하고 검색 증강 생성을 구현하며 고급 AI 솔루션을 위한 지식 기반을 활용하는 방법을 배웁니다.
  3. 멀티 에이전트 AI 애플리케이션 구축 및 배포: Amazon Bedrock Agents 및 CrewAI를 사용하여 실제 비즈니스 사용 사례에 맞는 AI 에이전트를 설계, 구현 및 통합합니다.
  4. AWS AI/ML 에코시스템 및 보안의 이해: 책임감 있는 AI 배포를 위한 AWS 관리형 AI 서비스, 기초 모델, MLOps, 규정 준수, 거버넌스 및 보안 모범 사례를 탐구합니다.
  5. AWS AI 자격증 준비: AWS Certified AI Practitioner 시험에 합격하고 클라우드 기반 AI에서 경력을 신장하는 데 필요한 지식과 실무 스킬을 습득합니다.

대상 수강생

이 방향은 AWS에서 생성형 AI를 마스터하고자 하는 개발자, 데이터 과학자, 클라우드 엔지니어 및 IT 전문가를 위해 설계되었습니다. AWS AI 자격증을 준비하거나 AWS 서비스를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 구축, 배포 및 관리하려는 수강생에게 적합합니다. Python, 클라우드 컴퓨팅 또는 기본 AI 개념에 대해 경험이 있으면 도움이 되지만 필수는 아닙니다.

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