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[2025]生成式人工智能Amazon Bedrock、Amazon Q 和 AWS

【Udemy中英字幕】Amazon Bedrock, Amazon Q & AWS Generative AI [2025]

8+ 个用例，涵盖 Amazon Bedrock、Amazon Q、代理、知识库、聊天机器人、LangChain、DeepSeek。无需 AI 或编程经验

讲师：Rahul Trisal

您将学到什么

  • 了解有关人工智能、机器学习和人工神经网络的基础知识。
  • 了解生成式人工智能的工作原理并深入研究基础模型。
  • Amazon Bedrock – 详细的控制台演练、Bedrock 架构、定价和推理参数。
  • 用例 1：媒体和娱乐行业：使用 API 网关、S3 和稳定扩散基础模型生成电影海报设计
  • 用例 2：使用 API 网关、S3 和 Cohere Foundation 模型为制造业提供文本摘要
  • 用例 3 – 使用 Bedrock Converse API 构建聊天机器人 – DeepSeek 和 Nova Pro Foundation 模型、Langchain 和 Streamlit
  • 用例 4- 带有检索增强生成 (RAG) 的员工 HR 问答应用程序 – Bedrock – Claude 基金会模型 + Langchain + FAISS + Streamlit
  • 用例 5：使用 Bedrock Knowledge Base + Claude FM + AWS Lambda + API Gateway 的无服务器电子学习应用程序
  • 用例 6：使用 Amazon Bedrock 代理和知识库构建零售银行代理
  • 用例 7：Amazon Q Business – 使用 Amazon Q 构建营销经理应用程序
  • 用例 8 – Amazon Q Developer 通过 SDLC 实现的功能 – HandsON
  • 使用 AWS CloudWatch 进行 Bedrock 日志记录
  • GenAI 项目生命周期：第一阶段 – 用例选择 – 讨论 GenAI 的各个阶段以及如何识别正确的用例
  • GenAI 项目生命周期：第 2 阶段 – 基础模型选择 – 使用 AWS Bedrock 模型评估服务的理论和实践
  • GenAI 项目生命周期：第 3 阶段 – 即时工程 – 影响即时设计的因素 – Claude、Amazon Titan、稳定性扩散、即时设计技术
  • GenAI 项目生命周期：第 4 阶段 – 基础模型的微调 – 理论与实践
  • Python 基础复习
  • AWS Lambda 和 API Gateway 复习

探索相关主题

  • 亚马逊基岩
  • 其他 IT 和软件
  • 信息技术与软件

要求

  • 除基本的 AWS 知识外，本课程无需任何先修课程要求。我将提供 AI/ML 概念的基本概述，并在课程结束时包含 Python、AWS Lambda 和 API Gateway 的复习，以防您不熟悉 Python 编码或这些 AWS 服务。
  • 只有非常非常基本的 AWS 知识，例如什么是 S3、AWS Lambda 等。

描述

Amazon Bedrock、Amazon Q 和 AWS GenAI 课程：

***本课程包含实践用例***

用例 1 – 使用 API 网关、S3 和稳定传播基础模型为媒体行业生成海报设计

用例 2 -使用 API 网关、S3 和 Cohere Foundation 模型为制造业提供文本摘要

用例 3 –使用 Amazon Bedrock – DeepSeek、Langchain 和 Streamlit构建聊天机器人。

用例 4 -使用检索增强生成 (RAG) 构建员工 HR 问答应用程序 –

                      Claude FM + Langchain (Ochestrator) + FAISS (Vector DB) + Streamlit

用例 5 -使用Bedrock Knowledge Base + Claude FM + AWS Lambda + API Gateway的无服务器电子学习应用程序

用例 6 -使用Amazon Bedrock 代理和知识库构建零售银行代理-

                          Claude Sonnet + AWS Lambda + DynamoDB + Bedrock Agents + 知识库 + OpenAPI Schema

用例 7 – Amazon Q Business – 使用 Amazon Q Business 构建营销经理应用程序

用例 8 – Amazon Q Developer – Amazon Q Developer 代码生成功能概述 – 通过 SDLC

  • 欢迎阅读由执业 AWS 解决方案架构师和最畅销的 Udemy 讲师撰写的有关 Amazon Bedrock 和 AWS 上的生成式 AI 的最全面指南。
  • 本课程将从 AI/ML、生成式 AI 和 Amazon Bedrock 的绝对基础开始，教您如何使用 Stability Diffusion Foundation 构建图像生成端到端企业应用程序、使用 Cohere 构建文本摘要端到端企业应用程序、使用 Llama 2、Langchain、Streamlit 构建聊天机器人以及使用 Amazon CodeWhisperer 构建代码生成端到端企业应用程序。
  • 本课程的重点是帮助您转换职业并进入利润丰厚的生成性人工智能角色。
  • 除基本的 AWS 知识外，本课程无需任何先修课程要求。我将提供 AI/ML 概念的基本概述，并在课程结束时包含 Python、AWS Lambda 和 API Gateway 的复习，以防您不熟悉 Python 编码或这些 AWS 服务。
  • 随着 GenAI 和 Bedrock 的发展，我将继续更新本课程，为您提供企业环境中所需的详细理解和学习，以便您为转行做好准备。
  • 详细课程概述
  • 第 2 部分 – 生成式人工智能的演变：学习有关人工智能、机器学习和人工神经网络（层、权重和偏差）的基础知识。
  • 第 3 部分 – 生成式 AI 和基础模型概念：了解生成式 AI 的工作原理（提示、推理、完成、上下文窗口等）和基础模型工作的详细演练。
  • 第 4 部分 – Amazon Bedrock – 深入探究：进行详细的控制台演练、Bedrock 架构、定价和推理参数。
  • 第 5 节 – 用例 1：媒体和娱乐行业：使用 API 网关、S3 和稳定扩散基础模型生成电影海报设计
  • 第 6 节 – 用例 2：使用 API 网关、S3 和 Cohere Foundation 模型为制造业提供文本摘要
  • 第 7 节 – 用例 3：使用 Bedrock – Llama 2、Langchain 和 Streamlit 构建聊天机器人
  • 第 8 节 – 用例 4 – 使用检索增强生成 (RAG) 构建员工 HR 问答应用程序 –
  •                         Amazon Bedrock（克劳德基金会模型）+ Langchain（Ochestrator）+ FAISS（矢量数据库）+ Streamlit
  • 第 9 节 –使用Bedrock Knowledge Base + Claude FM + AWS Lambda + API Gateway 的无服务器电子学习应用程序
  • 第 10 节 –使用 Amazon Bedrock Agents 和知识库、Dynam0DB、Lambda构建零售银行代理
  • 第 11 部分 – GenAI 项目生命周期：第 1 阶段– 用例选择 – 讨论 GenAI 的各个阶段以及如何识别正确的用例
  • 第 12 节 – GenAI 项目生命周期：第 2 阶段– 基础模型选择 – 使用 AWS Bedrock 模型评估服务的理论和实践
  • 第 13 节 – GenAI 项目生命周期：第 3 阶段 – 提示工程 – 影响提示设计的因素、提示设计技术（零样本、单样本）、为 Claude、Titan 和 Stability AI 基础模型编写提示的良好实践
  • 第 14 节 – GenAI 项目生命周期：第 4 阶段– 基础模型的微调 – 理论与实践
  • 第 15 节 – 使用 AWS CodeWhisperer和 CDK生成代码- 在 Typescript 中
  • 第 16 节– Python 基础复习
  • 第 17 节 – AWS Lambda复习
  • 第 18 节 – AWS API 网关复习

课程中使用的服务：

  1. 亚马逊基岩
  2. 亚马逊Q
  3. Deepseek 和 Nova Pro 基础模型
  4. Cohere 基础模型
  5. 稳定性扩散模型
  6. Anthropic 的 Claude 基金会模型
  7. 克劳德·桑奈特
  8. Amazon Bedrock 代理
  9. 基岩知识库
  10. Langchain – 链条和内存模块
  11. FAISS矢量商店
  12. 使用 AWS Code Whisperer 生成 AWS 代码
  13. API 网关
  14. AWS Lambda
  15. AWS DynamoDB
  16. 开放 API 架构
  17. Streamlit
  18. S3
  19. 针对 Claude、Titan 和 Stability AI 基础模型 (LLM) 的提示设计技术（零样本、单样本）
  20. 微调基础模型——理论与实践
  21. Python
  22. 基础模型评估——理论与实践
  23. 人工智能、机器学习、人工神经网络的基础知识
  24. 生成式人工智能的基础知识
  25. 与 AWS Amazon Bedrock 相关的一切

本课程适合哪些人：

  • 该课程旨在帮助您转换职业并进入利润丰厚的生成式人工智能和亚马逊基岩职位。
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