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Seit der Einführung von ChatGPT im November 2022 sind Fachterminologien wie „Massive Language Mannequin“ (LLM) und „Generative AI“ (GenAI) im Mainstream angekommen.
Der AWS-Benutzer hatte bereits mehrere Jahre zuvor GenAI-Technologien integriert. Die Aufregung, die ChatGPT verursachte, veranlasste Amazon jedoch dazu, nur wenige Monate später einige neue GenAI-Dienste einzuführen.
Beispielsweise hat Amazon im ersten Halbjahr 2023 mehrere generative KI-Dienste in AWS eingeführt. Konkret Amazon Bedrock und Amazon CodeWhisperer.
Hier ist eine Übersicht über einige alte und neue GenAI-Instruments in AWS.
Da AWS über so viele GenAI-Instruments verfügt, ist eine gewisse Schulung erforderlich, um ihre Funktionsweise vollständig zu verstehen. Dies gilt insbesondere für AmazonBedrock und Amazon CodeWhisperer, die neuesten Instruments von AWS.
Um Ihnen den Einstieg in die Nutzung dieser Instruments zu erleichtern, habe ich mehrere On-line-Kurse ausgewählt.
1. Einführung in generative KI mit AWS
Plattform und Hyperlink zum Kurs: Udacity
Ebene: Anfänger
Dauer der Fertigstellung: 4 Wochen
Preis: 249 $ für ein Monatsabonnement (vorausgesetzt, Sie können den Kurs in 4 Wochen abschließen)
Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie die Entwicklung der KI und die Grundlagen von KI, ML und LLM kennen. Anschließend werden die realen Anwendungen von GenAI gezeigt und am Ende erstellen Sie mit SageMaker ein Fachexpertenmodell. Sie erwerben unter anderem folgende Fähigkeiten:
- GenAI-Flüssigkeit
- Grundlegendes überwachtes ML
- Schnelles Engineering
- Faltungsneuronale Netze
Einzige Voraussetzung sind Python-Grundkenntnisse.
2. Generative KI mit großen Sprachmodellen
Plattform und Hyperlink zum Kurs: Kursra
Ebene: Dazwischenliegend
Dauer der Fertigstellung: 16 Stunden, 3 Wochen à 5 Stunden/Woche
Preis: 49 $
Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie zunächst die Anwendungsfälle von GenAI, den Projektlebenszyklus und das Vortraining von Modellen kennen. In der zweiten Woche lernen Sie, wie Sie LLMs optimieren und bewerten. In der letzten Woche dreht sich alles um bestärkendes Lernen und LLM-gestützte Anwendungen.
Für diesen Kurs benötigen Sie Python- und ML-Grundkenntnisse, z. B. Überwachtes und unüberwachtes LernenVerlustfunktionen und Aufteilung der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze.
3. Entwicklung generativer KI-Anwendungen auf AWS
Plattform und Hyperlink zum Kurs: Digitales AWS-Klassenzimmer
Ebene: Experte
Dauer der Fertigstellung: 2 Tage
Preis: 449 $/Jahr (Zugang zum Kurs mit Jahresabonnement)
Beschreibung: Dieser Kurs gibt Ihnen einen Überblick über GenAI. Sie lernen, wie Sie GenAI-Projekte planen, Eingabeaufforderungen erstellen und KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock und LangChain erstellen.
Es wird empfohlen, dass Sie den Technische Grundlagen zu AWS Kurs vor diesem und Kenntnisse in Python auf mittlerem Niveau.
4. Amazon Bedrock & AWS Generative AI – Anfänger bis Fortgeschrittene
Plattform und Hyperlink zum Kurs: Udemy
Ebene: Anfänger bis Fortgeschrittene
Dauer der Fertigstellung: Ich habe keine Informationen zur Dauer gefunden, aber die Vorlesungen dauern insgesamt 11 Stunden.
Preis: 17,99 $ zum Zeitpunkt des Schreibens; 54,99 $ ist der volle Preis
Beschreibung: Für diejenigen, die den obigen Kurs vielleicht schwierig finden, ist dieser eine gute Possibility, um vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau etwas über GenAI zu lernen. Der Kurs beginnt mit einem Überblick über die Grundlagen von KI, ML und neuronalen Netzwerken sowie den Konzepten von GenAI und Basis Fashions (FM). Danach tauchen Sie tief in Amazon Bedrock ein. Darauf folgen sechs Anwendungsfälle, in denen Sie praktische Erfahrungen mit AWS in der Medien- und Unterhaltungsbranche, Textzusammenfassung, dem Erstellen eines Chatbots, HR Q&A, einer serverlosen E-Studying-App und einem Retail Financial institution Agent sammeln.
In den folgenden Abschnitten werden die Phasen eines GenAI-Projekts beschrieben. Darauf folgt ein weiteres Beispiel, in dem Sie lernen, wie Sie mit CodeWhisperer Code generieren. Es gibt mehrere Abschnitte, in denen Sie die Grundlagen von Python, AWS Lambda und AWS API Gateway erlernen, falls Sie das benötigen.
Für diesen Kurs sind keine Vorkenntnisse nötig.
5. Absolvieren Sie den AWS Bedrock Generative AI-Kurs + Projekte
Plattform und Hyperlink zum Kurs: Udemy
Ebene: Dazwischenliegend
Preis: 17,99 $ zum Zeitpunkt des Schreibens; 94,99 $ ist der volle Preis
Dauer der Fertigstellung: Ich habe keine Informationen dazu gefunden, aber die Vorlesungen dauern insgesamt 3,5 Stunden.
Beschreibung: Dieser Kurs konzentriert sich noch mehr darauf, Ihnen die Arbeit mit Amazon Bedrock beizubringen. Nachdem Sie die Grundlagen von AWS Bedrock gelernt haben, werden Sie es in mehreren Projekten verwenden. Diese Projekte umfassen die Codegenerierung, das Zusammenfassen von Besprechungsnotizen, die Verwendung von Diffusionsmodellen zur Bilderzeugung und die Bewertung der LLM-Leistung.
Der Kurs setzt grundlegende Python-Kenntnisse voraus.
6. Amazon Bedrock Masterclass: Der ultimative Leitfaden zur generativen KI
Plattform und Hyperlink zum Kurs: Udemy
Ebene: Dazwischenliegend
Preis: 17,99 $ zum Zeitpunkt des Schreibens; 79,99 $ ist der volle Preis
Dauer der Fertigstellung: Es gibt dazu keine Informationen, aber die Vorlesungen dauern insgesamt 4 Stunden.
Beschreibung: Dies ist ein weiterer Kurs, der sich auf die Arbeit mit Bedrock konzentriert. Sie erkunden die Funktionen von Bedrock, einschließlich der Arbeit mit Claude 3 Sonnet. Der Kurs bringt Ihnen bei, wie Sie mit der Bedrock-API (mit Mistral) arbeiten und wie Sie GenerativeAI-Anwendungen mit Bedrock erstellen.
Um den größtmöglichen Nutzen aus diesem Kurs zu ziehen, sollten Sie die Grundlagen von Python beherrschen und über ein grundlegendes Verständnis von KI- und ML-Konzepten verfügen.
7. Erste Schritte mit Amazon CodeWhisperer
Plattform und Hyperlink zum Kurs: Cloud-Akademie
Ebene: Anfänger
Preis: Kostenlos (7-tägige Testversion) oder 39 $/Monat
Dauer der Fertigstellung: 2,5 Stunden
Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie CodeWhisperer kennen. Sie erfahren, wie Sie die IDE-Entwicklung mit Amazon Q Developer verbessern und CodeWhisperer für Sicherheitsscans, IaC-Assist, Anpassung und Befehlszeilenintegration verwenden. Anschließend wechseln Sie zum praktischen Teil des Kurses, in dem Sie Ihr Wissen bei der Arbeit mit AWS CodeWhisperer, Cloud9 und Lambda anwenden.
Es wird empfohlen, dass Sie mit AWS Cloud9, AWS Lambda, Python und JavaScript vertraut sind.
8. Amazon SageMaker Studio für Datenwissenschaftler
Plattform und Hyperlink zum Kurs: Amazonas
Ebene: Fortschrittlich
Preis: 2.025 $
Dauer der Fertigstellung: 3 Tage
Beschreibung: Dieser Kurs wird von AWS-Experten durchgeführt. In drei Tagen zeigen sie Ihnen, wie Sie Amazon SageMaker einrichten und navigieren, es für die Datenverarbeitung, Modellentwicklung, Bereitstellung und Inferenz sowie die Überwachung und Verwaltung der Ressourcen und Updates von SageMaker verwenden.
Voraussetzungen sind mindestens ein Jahr Erfahrung in den Grundlagen von ML und Deep Studying, d. h. ML-Frameworks, Python, Erstellen von Modellen, Trainieren, Optimieren und Bereitstellen. Es wird allen Studierenden empfohlen, den Technische Grundlagen zu AWS Kurs. Non-obligatory können weniger erfahrene Personen Die Machine Studying Pipeline auf AWS Und Deep Studying auf AWS Kurse.
Abschluss
Diese acht Kurse vermitteln Ihnen umfassende Kenntnisse über generative KI und deren Verwendung in AWS. Mit Ausnahme der beiden von Amazon, die ich aufgenommen habe, sind sie alle relativ erschwinglich. Sie sind teuer, aber es lohnt sich.
Viele dieser Kurse konzentrieren sich auf die beiden neuesten GenAI-Instruments in AWS: Bedrock und CodeWhisperer. Das sollten Sie auch tun, wenn Sie die neueste Technologie zu Ihrem Vorteil nutzen möchten.
Nate Rosidi ist Datenwissenschaftler und arbeitet in der Produktstrategie. Er ist außerdem außerordentlicher Professor für Analytik und Gründer von StrataScratch, einer Plattform, die Datenwissenschaftlern mit echten Interviewfragen von High-Unternehmen bei der Vorbereitung auf ihre Vorstellungsgespräche hilft. Nate schreibt über die neuesten Traits auf dem Arbeitsmarkt, gibt Interviewtipps, teilt Datenwissenschaftsprojekte und deckt alles ab, was mit SQL zu tun hat.