Certifié AWS AI Practitioner

Aperçu

Welcome to the transformative journey that is the AWS Certified AI Practitioner Course! In today's rapidly changing AI landscape, having a firm grasp of AI concepts is critical, but knowing how to implement these concepts on AWS is where the challenge—and opportunity—lies.

If you've ever felt overwhelmed by the complexities of integrating AI into AWS, you're not alone. Each tutorial can seem straightforward, only to reveal its true difficulty when you're down in the weeds, applying AI to your AWS solutions.

This course is crafted to address just that. Designed for those who already possess a foundational understanding of AWS, we focus on bridging the gap between theoretical knowledge and real-world AWS applications.

Through practical, scenario-based learning, you'll gain the skills to navigate and excel in the AWS AI ecosystem, advancing beyond the basics with valuable, applicable insights. Additionally, this course will prepare you to confidently appear for the AWS Certified AI Practitioner exam, equipping you with the knowledge and skills to achieve this credential and validate your expertise in AI-powered AWS solutions.

Course Modules 1. Fundamentals of AI and ML Delve into essential AI concepts, understanding the distinctions between AI, machine learning, and deep learning.

You'll engage with various data types, learning methods, and identify practical AI and ML use cases, laying a robust foundation for your AI endeavors on AWS. 2. Fundamentals of Generative AI Focus on the unique attributes of generative AI, including tokens, embeddings, and foundation models' lifecycle.

Discuss cost considerations and AWS infrastructure specific to generative AI, alongside real-world applications, advantages, and constraints. 3. Applications of Foundation Models Learn about designing and customizing applications using foundation models.

From selecting and fine-tuning pre-trained models to implementing retrieval-augmented generation and vector databases, gain insights into effective AI model deployment on AWS. Explore best practices in prompt engineering and metrics for evaluating model performance. 4.

Guidelines for Responsible AI Explore foundational principles and tools for creating responsible AI applications. Discuss responsible model selection, legal risk management, and bias mitigation, ensuring your AI solutions are both safe and ethical, grounded in transparent, human-centered design. 5.

Security, Compliance, and Governance for AI Solutions Address key aspects of securing AI systems on AWS, from best practices in data engineering to regulatory compliance and governance strategies, ensuring your AI applications are secure, compliant, and trustworthy. 6. Conclusion and Next Steps Summarize key concepts, complete a final assessment, and explore resources for ongoing learning in the dynamic AWS AI/ML space.

Reflect on AI's future impact within AWS and beyond, preparing you for continued advancement in this exciting field. Equip yourself with the skills to master AI on AWS through this highly practical, hands-on course, where theory meets the complexity of real-world application.

Whether you're looking to enhance your current role or forge new paths in AI, this course is your launchpad into the future of AI on AWS.

Programme

• Introduction au Cours
Ce module d'introduction offre un aperçu du cours de Praticien Certifié en IA d'AWS, en décrivant ses objectifs, les avantages de la certification, et la structure de l'examen. Vous évaluerez vos prérequis, explorerez le processus de certification, et configurerez votre propre compte AWS. À la fin de ce module, vous aurez une compréhension claire de ce à quoi vous attendre et comment vous préparer pour le parcours à venir.
• Fondamentaux de l’IA et du ML
Ce module établit les bases de la compréhension de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, en se concentrant sur leurs concepts fondamentaux et leurs applications dans le monde réel. Vous explorerez différents types d'apprentissage, méthodes d'inférence, et structures de données IA. De plus, vous serez introduit à MLOps et au cycle de développement de l'apprentissage automatique, préparant le terrain pour la mise en œuvre de l'IA sur AWS.
• Fondamentaux de l’IA générative
Ce module introduit les concepts clés de l'IA générative, y compris les tokens, le découpage, et les embeddings. Vous explorerez le cycle de vie des modèles de fondation, leurs capacités, et leurs limitations dans les applications réelles. De plus, vous obtiendrez des informations sur l'infrastructure AWS pour construire des solutions d'IA générative et les considérations de coûts pour optimiser performance, disponibilité, et redondance.
• Applications des Modèles de Fondation
Ce module explore comment concevoir, personnaliser, et optimiser les applications des modèles de fondation sur AWS. Vous apprendrez à sélectionner des modèles pré-entraînés, ajuster les paramètres d'inférence, et tirer parti de la génération augmentée par la récupération (RAG) avec des bases de données vectorielles. De plus, le module couvre les agents multitâches, les techniques d'ingénierie d'invite, les processus de fine-tuning, et l'évaluation des performances pour assurer le déploiement efficace des modèles de fondation.
• Directives pour une IA Responsable
Ce module se concentre sur les considérations éthiques et pratiques pour développer des applications d'IA responsables. Vous explorerez les caractéristiques clés de l'IA responsable, des outils pour identifier des pratiques responsables, et des stratégies pour atténuer les biais dans les ensembles de données. Le module couvre également les risques juridiques liés à l'IA générative, les modèles transparents et explicatifs, ainsi que les principes de conception centrée sur l'humain pour garantir un déploiement éthique et efficace de l'IA.
• Sécurité, Conformité, et Gouvernance pour les Solutions IA
Dans ce module, vous apprendrez à sécuriser les systèmes d'IA en utilisant les services AWS et à suivre les meilleures pratiques pour une ingénierie des données sécurisée. Vous explorerez l'importance de la citation des sources, de la traçabilité des données, et des considérations de confidentialité dans les systèmes d'IA. Le module couvre également les normes de conformité réglementaire et les stratégies de gouvernance pour l'IA, vous dotant des connaissances nécessaires pour garantir que vos solutions IA respectent les exigences légales, éthiques, et de sécurité.
• Conclusion et Prochaines Étapes
Ce module final offre un récapitulatif complet du cours, y compris une évaluation finale pour évaluer vos progrès. Vous explorerez également les prochaines étapes de votre parcours de certification, ainsi que des ressources précieuses pour un apprentissage continu dans le domaine de l'IA/ML d'AWS. Le module conclut par une discussion sur l'impact futur de l'IA au sein d'AWS et au-delà, vous permettant de continuer à avancer votre expertise en IA.

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Enseigné par

Michael Forrester

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Matières

Programming