DevOps y IA en AWS: Actualizando aplicaciones con IA generativa

Resumen

Explora la intersección de DevOps y la IA generativa en AWS en este curso práctico. Aprende a mejorar aplicaciones existentes con potentes características de IA utilizando los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) de Amazon Bedrock.

Ganarás experiencia práctica en la implementación de generación de texto personalizada, dominando la ingeniería de prompts y aplicando técnicas avanzadas como el ajuste fino y la Generación Augmentada por Recuperación (RAG).

Programa de estudio

• Introducción a DevOps y a la IA Generativa
Visión general de los principios de DevOps
Introducción a la IA Generativa
Importancia de la IA en aplicaciones modernas
• Comprensión de AWS para Aplicaciones de IA
Visión general de los servicios de AWS
Introducción a Amazon Bedrock
Configuración de tu entorno AWS
• Visión General de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
Conceptos básicos de los LLMs
Aplicaciones y casos de uso
Introducción a los LLMs de Amazon Bedrock
• Mejora de Aplicaciones con IA Generativa
Casos de uso para la mejora con IA
Identificación de oportunidades para la integración de IA
Planificación de la actualización de tu aplicación impulsada por IA
• Introducción a la Ingeniería de Prompts
Fundamentos para elaborar prompts efectivos
Técnicas para mejorar los resultados de los prompts
Ejercicios prácticos con ingeniería de prompts
• Implementación de Generación de Texto con LLMs
Conceptos básicos de la generación de texto
Integración de las capacidades de LLM en aplicaciones
Mejores prácticas para aprovechar la generación de texto
• Técnicas Avanzadas en el Desarrollo de Aplicaciones de IA
Ajuste de modelos para tareas específicas
Exploración de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Aplicaciones prácticas de ajuste fino y RAG
• Laboratorio Práctico: Construyendo Funcionalidades Mejoradas con IA
Guía paso a paso para integrar funciones de IA
Personalización de modelos para necesidades específicas del negocio
Solución de problemas y optimización de sistemas de IA
• Estudios de Caso e Implementaciones de IA en el Mundo Real
Análisis de implementaciones exitosas de IA
Lecciones aprendidas de ejemplos del mundo real
Identificación de errores comunes y cómo evitarlos
• Proyecto Final: Actualización de una Aplicación con IA
Resumen del proyecto y requisitos
Diseño de un plan de mejora con IA
Implementación y presentación de tu aplicación mejorada
• Conclusión del Curso y Futuro de la IA en DevOps
Resumen de los conceptos clave aprendidos
Discusión sobre las tendencias futuras en IA y DevOps
Recursos para aprendizaje y desarrollo continuos

Enseñado por

Russell Sayers, Rafael Lopes and Morgan Willis

Asignaturas

Programación