Dans ce cours, vous plongerez dans la puissante intersection de l'IA générative et de l'automatisation du cloud. Que vous cherchiez à automatiser les flux de travail dans le cloud, à réduire les coûts opérationnels ou à déployer des solutions évolutives basées sur l'IA, ce cours vous donne les compétences pratiques pour y parvenir - en utilisant Amazon Bedrock, AWS Lambda, Step Functions et Amazon Q. Grâce à des exemples du monde réel, à des laboratoires guidés et à un projet capstone, vous apprendrez à concevoir, déployer et optimiser des architectures de cloud alimentées par l'IA qui sont sécurisées, efficaces et prêtes pour l'avenir. Ce cours est conçu pour les professionnels du cloud et les développeurs qui souhaitent intégrer l'IA générative dans leurs flux de travail sur AWS. Que vous soyez un ingénieur Cloud ou DevOps cherchant à automatiser des tâches avec l'IA, un praticien IA/ML désireux de déployer de grands modèles de langage via Amazon Bedrock, un architecte de solutions construisant des infrastructures cloud évolutives ou un développeur curieux d'améliorer les applications avec des capacités génératives. Pour tirer le meilleur parti de ce cours, vous devez déjà être familier avec la console AWS et à l'aise avec les tâches cloud de base telles que la configuration des utilisateurs à l'aide d'IAM. Une expérience avec les services AWS de base tels que S3 et Lambda sera utile, ainsi qu'une compréhension de base des concepts IA/ML tels que l'inférence et le déploiement de modèles. Vous devriez également être en mesure de lire et d'écrire du JSON simple et d'interagir avec des API. Enfin, la connaissance de Python ou d'un autre langage de script vous aidera à réaliser des activités pratiques et des flux de travail plus facilement. À la fin de ce cours, vous aurez la confiance et le savoir-faire technique pour concevoir, déployer et mettre à l'échelle des flux de travail d'IA générative à l'aide des services AWS - débloquant de nouveaux niveaux d'automatisation, d'efficacité et d'innovation. Que vous résolviez de véritables défis commerciaux ou que vous exploriez de nouvelles capacités d'IA, ce cours vous donnera les outils nécessaires pour avoir un impact réel sur vos projets de cloud. Alors, plongez, expérimentez avec audace, et donnons vie à vos idées alimentées par GenAI !



GenAI pour AWS : Automatisation et mise à l'échelle du cloud pilotées par l'IA


Instructeurs : Starweaver
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Décrire le rôle d'Amazon Bedrock dans l'écosystème AWS et son impact sur les solutions pilotées par l'IA.
Configurer et déployer des modèles IA génératifs via Amazon Bedrock, en les intégrant aux services AWS existants.
Concevoir un flux de travail piloté par l'IA à l'aide d'AWS Lambda et des fonctions lambda.
Évaluer et optimiser les performances, la sécurité et la rentabilité des solutions GenAI.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Architecture de l'informatique en nuage
- Catégorie : Gestion des identités et des accès (IAM) d'AWS
- Catégorie : Sécurité de l'informatique en nuage
- Catégorie : Amazon CloudWatch
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Contrôle continu
- Catégorie : Amazon Elastic Compute Cloud (en anglais)
- Catégorie : Sécurité des données
- Catégorie : Amazon Bedrock
- Catégorie : Évolutivité
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Cloud Computing
- Catégorie : Amazon Web Services
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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Dans ce cours, vous plongerez dans la puissante intersection de l'IA générative et de l'automatisation du cloud. Que vous cherchiez à automatiser les flux de travail dans le cloud, à réduire les coûts opérationnels ou à déployer des solutions évolutives basées sur l'IA, ce cours vous donne les compétences pratiques pour y parvenir - en utilisant Amazon Bedrock, AWS Lambda, Step Functions et Amazon Q. Grâce à des exemples du monde réel, à des laboratoires guidés et à un projet capstone, vous apprendrez à concevoir, déployer et optimiser des architectures de cloud alimentées par l'IA qui sont sécurisées, efficaces et prêtes pour l'avenir.
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