Développement IA full-stack avec AWS Amplify AI Kit

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