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 oraz architektów rozwiązań cloud (podstawy AWS i pracy z API)-
Architektów rozwiązań i specjalistów DevOps/Cloud wdrażających GenAI na AWS
-
Entuzjastów budujących chatboty, systemy generatywne, rozwiązania RAG lub automatyzacje oparte o API
-
Menedżerów IT i analityków chcących zautomatyzować procesy z użyciem GenAI (zrozumienie możliwości i ograniczeń)
-
Osób odpowiedzialnych za innowacje i rozwój narzędzi AI w organizacji (standardy, ryzyka, governance)
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
Szybkie i bezpieczne uruchamianie środowiska Amazon Bedrock oraz wywołania modeli przez Console/SDK/CLI-
Dobór Foundation Models i konfiguracja parametrów pod cel, koszt, latencję oraz ryzyko jakościowe
-
Budowa prototypów aplikacji GenAI na AWS (chatbot/asystent, generator treści) z integracją S3, Lambda i REST API oraz podstawami RAG
-
Stosowanie mechanizmów bezpieczeństwa i zgodności: IAM, redakcja danych, guardrails, odporność na prompt injection
-
Monitoring użycia, kosztów i jakości: logi, metryki, alerty oraz podstawowa ewaluacja i testy regresji promptów
-
Dokumentacja i checklisty pilotażu: architektura, wymagania danych, ryzyka i dobre praktyki utrzymania rozwiązań GenAI
Program szkolenia AI w sprzedaży
Dzień 1: Wprowadzenie do Amazon Bedrock i fundamenty generatywnej AI
Moduł 1: Amazon Bedrock – architektura i możliwości
- Ekosystem Amazon Bedrock i porównanie z innymi narzędziami GenAI
- Foundation Models w Bedrock (Anthropic, AI21, Meta, Stability, Amazon Titan): przegląd i kryteria doboru
- Mechanizmy bezpieczeństwa i zgodności: ochrona danych, izolacja, szyfrowanie, ślad audytowy, wymagania organizacyjne
- Scenariusze biznesowe dla Amazon Bedrock i kryteria doboru modelu do aplikacji (jakość, koszt, ryzyko)
Moduł 2: Pierwsze kroki – konfiguracja środowiska i wywołania API
- Konfiguracja konta AWS i dostęp do Amazon Bedrock (console, SDK, CLI)
- Warsztaty: szybkie uruchomienie i testowanie wybranych foundation models
- Podstawowa integracja API Bedrock z aplikacjami (Python, JavaScript)
- Tokeny, limity, rozliczenia i podstawy kontroli kosztów
Dzień 2: Budowa rozwiązań AI – integracja, personalizacja, automatyzacja
Moduł 3: Rozwój funkcjonalności i integracja modeli Bedrock
- Modele multimodalne (tekst, obraz): przypadki użycia i ograniczenia
- Generowanie i analiza treści: prompt engineering, kontrakty odpowiedzi, chaining, podstawy ewaluacji jakości
- Architektura aplikacji z Amazon Bedrock oraz chmurowe workflow
- Integracja z S3, Lambda, REST API – wzorce automatyzacji procesów
- Warsztaty: budowa własnego chatbota/generatora treści (kontekst, pamięć, podstawy RAG)
- Kontrola kosztów i optymalizacja wykorzystania modeli
Moduł 4: Bezpieczeństwo, monitoring i najlepsze praktyki wdrożeniowe
- Zarządzanie dostępem i bezpieczeństwem modeli (IAM, polityki, separacja środowisk, audit logs)
- Monitoring działania i użycia modeli (CloudWatch, logi, metryki, Billing, alerty)
- Diagnostyka i eliminacja najczęstszych błędów
- Praktyki privacy i minimalizacji ryzyk (dane wrażliwe, redakcja, prompt injection, wyciek kontekstu)
- 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 przewaga dzięki generatywnej AI
- Trendy i roadmapy rozwoju AI na AWS
- Dobre praktyki dokumentacji oraz przygotowanie do certyfikacji AWS AI
- Q&A: wyzwania, możliwości, plany wdrożeniowe uczestników
