DevOps et IA sur AWS : Mise à niveau des applications avec l'IA générative

Aperçu

Explorez l'intersection de DevOps et de l'IA générative sur AWS dans ce cours pratique. Apprenez à améliorer les applications existantes avec de puissantes fonctionnalités d'IA en utilisant les modèles de langage de grande taille (LLM) d'Amazon Bedrock.

Vous acquerrez une expérience pratique dans la mise en œuvre de génération de texte personnalisée, la maîtrise de l'ingénierie des invites, et l'application de techniques avancées telles que l'affinage et la génération augmentée par recherche (RAG).

Programme

• Introduction à DevOps et à l'IA Générative
Aperçu des principes de DevOps
Introduction à l'IA Générative
Importance de l'IA dans les applications modernes
• Comprendre AWS pour les Applications d'IA
Aperçu des services AWS
Introduction à Amazon Bedrock
Configuration de votre environnement AWS
• Aperçu des Grands Modèles de Langue (LLMs)
Bases des LLMs
Applications et cas d'utilisation
Introduction aux LLMs d'Amazon Bedrock
• Amélioration des Applications avec l'IA Générative
Cas d'utilisation pour l'amélioration par l'IA
Identification des opportunités d'intégration de l'IA
Planification de la mise à niveau de votre application axée sur l'IA
• Introduction à l'Ingénierie des Prompts
Fondamentaux de la création de prompts efficaces
Techniques pour améliorer les résultats des prompts
Exercices pratiques sur l'ingénierie des prompts
• Mise en Œuvre de la Génération de Texte avec LLMs
Bases de la génération de texte
Intégration des capacités LLM dans les applications
Bonnes pratiques pour tirer parti de la génération de texte
• Techniques Avancées en Développement d'Applications AI
Ajustement fin des modèles pour des tâches spécifiques
Exploration de la Génération Augmentée par Récupération (RAG)
Applications pratiques de l'ajustement fin et de RAG
• Laboratoire Pratique : Construire des Fonctionnalités Améliorées par l'IA
Guide étape par étape pour intégrer des fonctionnalités d'IA
Personnalisation des modèles pour des besoins commerciaux spécifiques
Dépannage et optimisation des systèmes d'IA
• Études de Cas et Implémentations Réelles de l'IA
Analyse des implémentations d'IA réussies
Leçons tirées de cas pratiques
Identification des pièges fréquents et comment les éviter
• Projet Final : Amélioration d'une Application avec l'IA
Aperçu du projet et exigences
Conception d'un plan d'amélioration par l'IA
Mise en œuvre et présentation de votre application améliorée
• Conclusion du Cours et Avenir de l'IA dans DevOps
Résumé des concepts clés appris
Discussion sur les tendances futures de l'IA et DevOps
Ressources pour un apprentissage et un développement continus

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Enseigné par

Russell Sayers, Rafael Lopes and Morgan Willis

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Sujets

Programmation