Amazon Bedrock - 使用 Python 在 AWS 上學習 AI！

透過 Amazon Bedrock 探索 AWS 上生成式 AI 的強大功能，使用 Python 建立文字和映像( images )！

從這 3.5 小時的課程，你會學到

了解 Amazon Bedrock AI 平台的基礎知識，全面了解其架構和功能。
了解如何有效地安裝、配置和使用 Amazon Bedrock 的工具，包括深入探索使用 Amazon Titan 進行文字處理。
掌握檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 等先進 AI 技術的使用，以及如何將嵌入和大型語言模型應用於現實世界。
熟練從各種資料來源（如 PDF 文件和通話記錄）中提取和處理複雜資訊
了解 AI 文字和圖像處理的原理，包括對穩定性 AI 參數和亞馬遜用於圖像生成的 Boto3 的探索
將你學到的技能運用到實際的動手專案中，包括建立視覺化處方( recipe )指南。

要求

需要 Python 和 Jupyter Notebook 經驗
AWS 信用卡存取（當然總支出少於 1.00 美元，但需要信用卡）

課程說明

歡迎參加 Amazon Bedrock 上的本課程。課程經過精心設計，讓你沉浸在亞馬遜的 AI 平台 Bedrock 的世界中，強調實用的 Python 應用程式。本課程適合人工智慧新手和經驗豐富的從業者，有望加深你的理解並提供人工智慧方面的實務經驗。

課程之旅從啟發性的第一部分開始，介紹課程佈局、基本資源和常見問題。這項基礎部分對於為你提供有關 Amazon Bedrock 的必要工具和知識至關重要，包括啟動你的 AI 冒險的詳細安裝和設定說明。

在第 2 部分中，我們深入探討了 Amazon Bedrock 文字模型的複雜性。你將探索關鍵的文字處理參數並使用 Bedrock 的高級文字建模工具 Amazon Titan 和 Llama 2。本部分將理論知識與實際應用相結合，以通話記錄分析項目和練習為特色，以提高你從 PDF 中提取和處理資訊的技能。

第 3 部分將帶你進入令人著迷的人工智慧圖像生成世界。它涵蓋了使用穩定性 AI 參數和 Amazon 的 Boto3 進行圖像創建的基本知識，包括 Titan 在該領域的功能。該部分的亮點是處方( recipe )程式碼沿線專案，你可以在其中創造性地和技術性地生成可視化處方( recipe )指南。

本課程在第 4 部分結束，重點介紹檢索增強生成 (RAG)。這個高級主題在人工智慧中至關重要，你將了解它的實際應用和優勢，特別是 Amazon Bedrock 如何在 RAG 中整合嵌入和大型語言模型。

目標受眾

對使用 Amazon Bedrock 模型進行生成式 AI 感興趣的 Python 開發人員

講師簡介

Jose Portilla Pierian Training 資料科學主管

Jose Marcial Portilla 擁有聖克拉拉大學機械工程學士和碩士學位，並擁有多年的資料科學、機器學習和 Python 程式設計專業講師和培訓師。他在微流體、材料科學和資料科學等多個領域擁有出版物和專利。在他的職業生涯中，他發展了一套分析數據的技能，他希望利用他在教學和資料科學方面的經驗，幫助其他人學習程式設計的力量、分析資料的能力，以及展示數據所需的技能。目前，他擔任 Pierian Training 的資料科學主管，並為 General Electric、Cigna、SalesForce、星巴克、麥肯錫等頂尖公司的員工提供面對面的資料科學和 Python 程式設計培訓課程。請隨時查看網站連結以了解有關培訓產品的更多資訊。

Pierian Training 資料科學和機器學習培訓

Pierian Training 是資料科學和機器學習教育領域的首要供應商，為企業提供量身定制的面對面和虛擬講師指導的培訓。瀏覽我們全面的資料，發現各種旨在提升您的專業技能和組織能力的課程。如果你有任何問題，請隨時透過我們個人資料上的連結與我們聯絡！