Beginnen Sie Ihre KI-Reise, indem Sie die grundlegenden Konzepte und ethischen Überlegungen zur künstlichen Intelligenz in der Cloud verstehen. Dieser Kurs führt Sie in die KI-Technologie ein, wobei der Schwerpunkt auf der Funktionsweise verschiedener Modelle und deren praktischen Anwendungen liegt. Sie werden lernen, zwischen Large Language Models (LLMs) und Foundation Models (FMs) zu unterscheiden, verantwortungsvolle KI-Praktiken zu verstehen und praktische Erfahrungen mit Amazon PartyRock zu sammeln. Anhand von praktischen Übungen und Beispielen aus der Praxis entwickeln Sie grundlegende Fähigkeiten im Prompt-Engineering und lernen, wie KI die Produktivität in verschiedenen Arbeitsbereichen steigern kann. Der Kurs schließt mit einer Erkundung der wichtigsten AWS-KI-Services, einschließlich Amazon Bedrock, Q Developer, Q Business und SageMaker, die Ihnen eine solide Grundlage für die Entwicklung von KI-Lösungen bieten.
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KI-Grundlagen und die Cloud
Dieser Kurs ist Teil von AWS Generative KI-Anwendungen (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozenten: Oksana Hoeckele
7.437 bereits angemeldet
Bei enthalten
(65 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
AWS-Dienste
Verantwortungsvolle KI
Business-Anwendungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Verantwortungsvolle KI
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
- Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
- Kategorie: AWS SageMaker
- Kategorie: Amazon Webdienste
- Kategorie: Cloud-Entwicklung
- Kategorie: Amazonas-Felsen
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Anwendungsentwicklung
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Cloud Computing
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Amazon Web Services zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
Dieses Modul führt in die KI ein und konzentriert sich auf den verantwortungsvollen Umgang mit ihr. Sie lernen die Unterschiede zwischen Large Language Models (LLMs) und Foundation Models (FMs) kennen, einschließlich privater und öffentlicher Modelle. Ganz nebenbei erfahren Sie, wie KI funktioniert, wie sie auf Daten trainiert wird, und lernen die Grundlagen des Maschinellen Lernens kennen. Weitere Themen sind die Auswirkungen von KI auf Datenschutz, Fairness, Entscheidungsfindung und Prompt Engineering.
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Dieses Modul führt Sie durch die ersten Schritte mit PartyRock. Dieser Dienst kann viel mehr als nur Text-Prompts verarbeiten, und Sie bekommen die Gelegenheit, dies in Aktion zu sehen. Sie sehen sich eine Demo von PartyRock an, in der gezeigt wird, wie Sie Chat-Prompts verwenden, Bilder erzeugen und Widgets oder Anwendungen erstellen können. Außerdem gibt es eine praktische Übung, bei der Sie eine Anwendung mit PartyRock erstellen.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
Dieses Modul behandelt verschiedene KI-Tools von Amazon. Sie lernen Amazon Bedrock kennen und erfahren, wie es Entwicklern hilft, generative KI-Anwendungen zu erstellen und zu skalieren. Als Nächstes erkunden Sie Amazon Q Developer und Amazon Q Business und erfahren, wie sie zur Erstellung und Lösung von geschäftlichen Herausforderungen verwendet werden können. Schließlich lernen Sie Amazon SageMaker KI kennen und erfahren, wie es Datenwissenschaftlern bei der Bereitstellung von Modellen des Maschinellen Lernens auf Skala helfen kann.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element1 Plug-in
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Dozenten
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Status: Vorschau
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 16. Okt. 2025
The only thing keep this from being yet another excellent AWS offering are disconnects between the Lab Instructions and the Current State of the AWS Management Console
Geprüft am 27. Juni 2025
I have gained a lot of skills through these courses. Well design and presented in a simpler format.
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Häufig gestellte Fragen
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