Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Simplified Chinese)

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Overview

在本课程中,您将探索生成式人工智能应用程序生命周期,其中包括以下内容:

  • 定义业务使用案例
  • 选择基础模型 (FM)
  • 提高 FM 的性能
  • 评估 FM 的性能
  • 部署及其对业务目标的影响

本课程是生成式人工智能课程的入门课程,这些课程深入探讨了使用提示工程、检索增强生成 (RAG) 和微调技术自定义 FM 的相关概念。

  • 课程级别:基础级
  • 时长:1 小时

注意:本课程具有本地化的注释/字幕。 旁白保留英语。要显示字幕,请单击播放器右下角的 CC 按钮。

本课程包含互动元素、视频、文字说明,以及配文图表。

在本课程中,您将了解如何实现以下目标:

  • 确定选择预训练模型的选择标准。
  • 定义检索增强生成 (RAG) 并描述其业务应用程序。
  • 解释各种基础模型定制方法之间的成本权衡。
  • 了解代理在多步骤任务中的作用。
  • 了解评估基础模型性能的方法。
  • 确定与评估基础模型性能相关的指标。

本课程面向以下人员:

  • 对机器学习和人工智能感兴趣的个人,与特定工作岗位无关
  • 准备参加 AWS Certified AI Practitioner 认证考试的个人

开发生成式人工智能解决方案是一个系列课程的一部分,该系列课程旨在讲授关于人工智能、机器学习和生成式人工智能的基础知识。如果您尚未完成以下两门课程,建议您先完成:

  • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence
  • Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications

第 1 节

  • 第 1 课:如何学习本课程

第 2 节:简介

  • 第 2 课:课程概述
  • 第 3 课:生成式人工智能应用程序生命周期

第 3 节:定义使用案例

  • 第 4 课:定义使用案例

第 4 节:选择基础模型

  • 第 5 课:选择 FM
  • 第 6 课:知识考核

第 5 节:提高性能

  • 第 7 课:提高 FM 的性能
  • 第 8 课:知识考核

第 6 节:评估结果

  • 第 9 课:评估 FM
  • 第 10 课:知识考核

第 7 节:部署

  • 第 11 课:部署应用程序

第 8 节:总结

  • 第 12 课:课程总结
  • 第 13 课:资源
  • 第 14 课:联系我们

提供者: AWS Skill Builder

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