Szkolenie Amazon Bedrock
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Amazon Bedrock
Szkolenie „Amazon Bedrock – praktyczne tworzenie aplikacji generatywnej AI na AWS” to dynamiczny kurs (2-3 dni), ukierunkowany na zdobycie niezbędnych umiejętności w zakresie projektowania, integracji oraz bezpiecznego wdrażania rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencji z wykorzystaniem platformy Amazon Bedrock oraz narzędzi AWS. Program został przygotowany tak, aby dać maksymalnie dużo praktyki (80% warsztatów, 20% teorii) i realnych przykładów zastosowania Foundation Models (m.in. Anthropic, AI21, Meta) na potrzeby biznesowe czy automatyzacyjne.
Dla kogo jest to szkolenie?
Programistów i inżynierów ML/AI, architektów rozwiązań cloud-
Architektów rozwiązań i specjalistów DevOps/Cloud wdrażających AI w biznesie
-
Zespoły business Entuzjastów budujących chatboty, systemy generatywne, API analityczne lub rozbudowane automaty i strategii poszukujących nowoczesnych narzędzi analitycznych
-
Menedżerów IT i analityków chcących zautomatyzować swoje procesy
-
Osób odpowiedzialnych za innowacje i rozwój narzędzi AI w organizacji
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
Szybko i bezpiecznie uruchamiać projekty AI wykorzystujące Amazon Bedrock-
Wybierać i integrować odpowiednie foundation models pod własne potrzeby
-
Automatyzować zadania biznesowe przy wsparciu narzędzi AWS
-
Zarządzać dostępem, optymalizować koszty i monitorować użycie AI w firmie
-
Przygotowywać się do roli eksperta AI w środowisku cloudowym
-
Tworzyć prompt chaining, analizować efektywność modelu, testować i dokumentować wdrożenia
Program szkolenia AI w sprzedaży
Dzień 1: Wprowadzenie do Amazon Bedrock i fundamentów generatywnej AI
Moduł 1: Amazon Bedrock – architektura i możliwości
- Omówienie ekosystemu Bedrock i porównanie z innymi narzędziami AI
- Foundation models w Bedrock (Anthropic, AI21, Meta, Stability, Amazon Titan)
- Bezpieczeństwo i zgodność – jak Amazon chroni dane i wspiera compliance
- Scenariusze biznesowe dla Amazon Bedrock i wybór modelu pod konkretną aplikację
Moduł 2: Pierwsze kroki – tworzenie środowiska i wywołania API
- Zakładanie konta AWS, dostęp do Amazon Bedrock (console, SDK, CLI)
- Warsztaty: szybkie wdrożenie i testowanie wybranych foundation models
- Podstawowa integracja API Bedrock z aplikacjami Python, JavaScript
- Zarządzanie tokenami, limity, rozliczenia
Dzień 2: Budowa rozwiązań AI – integracja, personalizacja, automatyzacja
Moduł 3: Rozwijanie funkcjonalności i integracja modeli Bedrock
- Praca z multimodalnymi modelami (tekst, obraz)
- Amazon Bedrock a generowanie i analiza treści (prompt engineering, fine-tuning, chaining)
- Tworzenie aplikacji korzystających z Amazon Bedrock oraz chmurowego workflow
- Integracja z S3, Lambda, REST API – przykłady automatyzacji procesów
- Warsztaty: budowa własnego chatbota/generatora treści
- Monitorowanie kosztów i optymalizacja wykorzystania modeli
Moduł 4: Bezpieczeństwo, monitoring i najlepsze praktyki wdrożeniowe
- Zasady zarządzania dostępem i bezpieczeństwem modeli (IAM, audit logs)
- Monitoring działania i użycia modeli (CloudWatch, Billing, alerty)
- Diagnostyka i eliminowanie najczęstszych błędów
- Najlepsze praktyki w zakresie privacy i oceny wpływu wdrożenia AI
- Optymalizacja kosztów, skalowanie wdrożeń i zarządzanie użytkownikami
Dzień 3: Zaawansowane scenariusze wdrożeniowe i projekty końcowe
Moduł 5: Case studies i rozszerzone możliwości
- Przykłady wdrożeń Bedrock w firmach – automatyzacja dokumentów, generowanie ofert, analiza danych
- Integracja Bedrock z innymi usługami AWS (SageMaker, API Gateway, Step Functions)
- Warsztaty: przygotowanie autorskiego projektu i prezentacja rezultatów
Moduł 6: Rozwój kompetencji i budowanie przewagi dzięki generatywnej AI
- Aktualne trendy i roadmapy rozwoju AI na AWS
- Dobre praktyki dokumentowania oraz przygotowanie do certyfikacji AWS AI
- Q&A: wyzwania, możliwości, plany wdrożeniowe uczestników
