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Débute 3 July 2025 10:30

Se termine 3 July 2025

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Développement IA full-stack avec AWS Amplify AI Kit

Découvrez comment créer des applications d'IA générative en combinant AWS Amplify, Amazon Q et Bedrock pour des fonctionnalités de recherche intelligente, de résumé et de chatbot dans le développement full-stack.
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Aperçu

Découvrez comment créer des applications d'IA générative en combinant AWS Amplify, Amazon Q et Bedrock pour des fonctionnalités de recherche intelligente, de résumé et de chatbot dans le développement full-stack.

Programme

  • Introduction au développement Full-Stack AI
  • Aperçu des applications Full-Stack AI
    Technologies clés : AWS Amplify, Amazon Q et Bedrock
  • Configuration de votre environnement de développement
  • Introduction à AWS Amplify
    Installation et configuration de AWS CLI
    Configuration du projet et de l'environnement Amplify
  • Comprendre les concepts d'IA générative
  • Notions de base de l'IA générative
    Cas d'utilisation dans la recherche, la synthèse et les chatbots
  • Utilisation d'AWS Amplify pour le développement frontend
  • Construction d'interfaces utilisateur avec Amplify
    Intégration des bibliothèques Amplify pour les fonctionnalités AI
  • Développement backend avec AWS
  • Introduction au backend AWS Amplify
    Configuration des API GraphQL et des bases de données
    Utilisation de l'authentification et de l'autorisation
  • Exploration approfondie d'Amazon Q et Bedrock
  • Configuration d'Amazon Q pour la recherche intelligente
    Intégration d'Amazon Bedrock pour la synthèse de texte
    Création de chatbots alimentés par l'IA avec Bedrock
  • Développement des fonctionnalités AI
  • Mise en œuvre de la recherche intelligente avec Amazon Q
    Création de services de synthèse de texte
    Construction d'une interface de chatbot réactive
  • Test et déploiement d'applications AI
  • Stratégies pour tester les modèles et applications AI
    Utilisation des outils AWS pour le déploiement et la surveillance
  • Projet de développement d'application en conditions réelles
  • Conception d'une application avec des fonctionnalités d'IA générative
    Flux de travail de développement et meilleures pratiques
    Déploiement final du projet et présentation
  • Tendances futures et sujets avancés en AI
  • Exploration au-delà des bases : intégration du machine learning
    Optimisation de l'évolutivité et de la performance
    Considérations éthiques et confidentialité des données en AI
  • Conclusion et récapitulatif du cours
  • Récapitulatif des principaux apprentissages
    Ressources supplémentaires pour un apprentissage continu

Sujets

Programmation