Главная страницаКатегория awsAWS Bootcamp: Создание AI-приложений с AWS Bedrock

AWS Bootcamp: Создание AI-приложений с AWS Bedrock

Name: AWS Bootcamp: Создание AI-приложений с AWS Bedrock
Price: 13 USD
Rating: 5 (2 reviews)

AWS Bootcamp: Build AI Apps with AWS Bedrock

zerotomastery.io

★5 (всего оценок - 2)

Продолжительность

15 ч 17 мин

Категория

AWS

Количество уроков

135 Видео

Дата добавления

24 июн. 2026 г., 14:09

Язык

Английский

Погрузитесь в практическое освоение генеративного ИИ и научитесь создавать масштабируемые AI-приложения на базе AWS Bedrock — современной облачной платформы для работы с foundation‑моделями. Обновлённый материал структурирован для лучшей читаемости и поможет вам быстрее понять ключевые концепции и перейти к разработке реальных решений.

Что вы изучите

Основы AWS Bedrock и генеративного ИИ

Вы разберётесь, как устроена современная экосистема генеративного искусственного интеллекта и почему AWS Bedrock стал одним из ключевых инструментов для создания корпоративных AI‑решений. Поймёте архитектуру приложений и принципы использования foundation‑моделей без самостоятельного управления инфраструктурой.

Большие языковые модели (LLM)

Изучите возможности LLM, их ограничения и ключевые сценарии применения: генерацию текста, написание кода, интеллектуальные чат-системы, анализ документов и автоматизацию рабочих процессов.

Генерация текста, кода и изображений

Научитесь применять различные модели AWS Bedrock для создания контента, автоматизации программирования, генерации изображений и разработки мультимодальных приложений.

Fine-Tuning и Reinforcement Fine-Tuning

Освоите стратегии улучшения моделей с помощью тонкой настройки и обучения на основе обратной связи. Узнаете, как интегрировать эти методики в реальные AI‑системы.

Управление и оптимизация промптов

На практике научитесь проектировать, тестировать и оптимизировать промпты, создавая предсказуемые и стабильные AI‑решения.

Интеллектуальная маршрутизация моделей

Узнаете, как автоматически выбирать оптимальные модели для различных задач, учитывая стоимость, производительность и качество.

Пакетная обработка данных и автоматизация

Освоите Batch Inference и другие технологии автоматизации для работы с большими массивами данных, анализа документов и повторяющихся бизнес-процессов.

Генерация изображений

Познакомитесь с диффузионными моделями и создадите собственное приложение для генерации изображений под прикладные задачи.

Оценка качества и безопасность AI

Изучите методики тестирования моделей, анализ качества, предотвращение ошибок и обеспечение безопасного использования AI‑систем.

Развертывание и масштабирование AI-приложений

На практике создадите серверless‑инфраструктуру на базе AWS Lambda, API Gateway, S3 и Bedrock. Научитесь развертывать и масштабировать производственные AI‑сервисы.

Создание AI-агентов нового поколения

Разработаете интеллектуальных агентов на базе Bedrock AgentCore, которые способны выполнять сложные задачи, взаимодействовать с инструментами и работать в реальных сценариях.

Память AI-агентов

Освоите механизмы краткосрочной и долгосрочной памяти, позволяющие агентам сохранять контекст, запоминать предпочтения пользователей и персонализировать взаимодействие.

Guardrails и Responsible AI

Научитесь применять Amazon Bedrock Guardrails для фильтрации нежелательного контента, управления рисками и соблюдения стандартов ответственного использования ИИ.

Сравнение и выбор моделей

Поймёте различия между foundation‑моделями разных поставщиков и научитесь выбирать оптимальные решения под конкретные задачи.

Квоты и ограничения AWS Bedrock

Разберётесь в работе квот и лимитов, научитесь прогнозировать нагрузку и проектировать отказоустойчивые AI‑системы.

Inference Profiles и Marketplace Models

Освоите продвинутые возможности AWS Bedrock — профили инференса, дополнительные модели из Marketplace и инструменты повышения отказоустойчивости приложений.

Продвинутые возможности AWS Bedrock

Углубитесь в инструменты и практики, использующиеся в современных корпоративных AI‑системах, выходящих за рамки простого использования промптов.

Практические проекты

Вы создадите шесть полноценных проектов, которые сформируют сильное портфолио и помогут закрепить все полученные знания:

AI‑система анализа и суммаризации документов;
сервис извлечения ключевых данных и решений из текстов;
приложение для генерации текста и программного кода;
система генерации изображений;
многоагентный интеллектуальный AI‑ассистент;
голосовой AI‑агент реального времени на базе AWS Bedrock Nova Sonic.

Каждый проект включает полный цикл разработки: архитектура, реализация логики, интеграция с AWS‑сервисами, тестирование и развертывание.

Для кого этот курс

Курс подойдёт:

разработчикам, которые хотят освоить генеративный ИИ;
инженерам и архитекторам облачных решений AWS;
специалистам ML и Data Science;
техническим руководителям и AI‑энтузиастам;
всем, кто стремится создавать современные AI‑приложения и внедрять их в реальные бизнес-процессы.

Результат обучения

По завершении курса вы сможете проектировать, разрабатывать и развертывать полноценные AI‑приложения на AWS Bedrock, использовать современные foundation‑модели, создавать интеллектуальных агентов, обеспечивать качество и безопасность моделей, а также внедрять AI‑решения в производственную среду.

Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

Урок 1. 00:01:56
The AWS Bootcamp: Build AI Apps with AWS Bedrock
Урок 2. 00:08:45
Course Overview
Урок 3. 00:10:13
Capstone Project 1: Building Multi Agentic Workflows
Урок 4. 00:06:57
Capstone Project 2: Building Interruptible Voice Agents
Урок 5. 00:05:25
Setting Up our AWS Account
Урок 6. 00:04:24
Login to IAM User Account
Урок 7. 00:15:41
Introduction to Bedrock Foundation Models
Урок 8. 00:26:38
Deep Dive Into Inference Configurations
Урок 9. 00:18:04
Inference Profiles, Model Catalog, Provisioned Throughput and More Theory
Урок 10. 00:18:51
Prompt Management, Optimization, and More
Урок 11. 00:16:20
Exploring the Playground in AWS Bedrock
Урок 12. 00:15:32
Exploring Modal Providers, Modalities, API Invocation and Pricing
Урок 13. 00:27:34
Quotas, Model Comparison, Guardrails, and More
Урок 14. 00:02:55
Image Generation in the Playground with Diffusion Models
Урок 15. 00:01:06
Setting Up the Code Generation Project
Урок 16. 00:17:52
Coding our Lambda Function and Integrating with AWS Bedrock
Урок 17. 00:05:35
Setting up API Gateway and our Serverless Stack
Урок 18. 00:05:58
Testing our Live Endpoint
Урок 19. 00:02:24
Creating our Boto3 Lambda Layer
Урок 20. 00:02:25
Attaching our Lambda Layer to our Function
Урок 21. 00:06:29
Testing our Bedrock Model
Урок 22. 00:02:25
Verifying Final Output of Bedrock
Урок 23. 00:08:44
Setting up our Lambda Function with Bedrock for Content Summarization
Урок 24. 00:14:11
Finishing our Lambda Function for Meeting Summarisation
Урок 25. 00:02:16
Creating new API Gateway Endpoint for this Lambda Function
Урок 26. 00:06:31
Invoking our Serverless Meeting Notes Summarisation Endpoint
Урок 27. 00:01:40
Analyzing the Final Results
Урок 28. 00:10:58
Project Introduction
Урок 29. 00:01:43
Stability AI Update Lecture
Урок 30. 00:01:07
Setting up API Gateway Route (Serverless) for New Generative AI Model Invocation
Урок 31. 00:03:49
Invoking our Stable Diffusion model for Image Generation
Урок 32. 00:00:47
Analysing our Final Output
Урок 33. 00:04:38
Set up Evaluation Job for Anthropic's Claude model
Урок 34. 00:05:26
Evaluating our Results
Урок 35. 00:02:58
Introduction to AWS Bedrock Knowledge Base
Урок 36. 00:06:41
Retrieval Augmented Retrieval (RAG) Overview
Урок 37. 00:08:09
Setting Up Our Own Knowledge Base - Part 1
Урок 38. 00:00:51
Setting Up Our Own Knowledge Base - Part 2
Урок 39. 00:07:21
Testing our Bedrock Knowledge Base with Antropic's Claude Model
Урок 40. 00:01:11
Clean Up Resources
Урок 41. 00:00:43
API Resources
Урок 42. 00:03:17
A Little Cleanup and Congratulations!
Урок 43. 00:06:42
Architecture Diagram of Our Multi Agentic Workflow
Урок 44. 00:07:48
LLM Model Access, API Rate Limits, Quotas, and AWS Regions
Урок 45. 00:01:05
Introduction to AWS Bedrock Agents
Урок 46. 00:17:34
Creating the Restaurant Agent
Урок 47. 00:04:05
Creating our AWS S3 Bucket To Store Our Data
Урок 48. 00:00:49
Uploading Restaurant Data to AWS S3
Урок 49. 00:13:02
Creating an Action Group For Our Restaurant Agent
Урок 50. 00:12:27
Finishing Our Lambda Function for our Restaurant Agent
Урок 51. 00:14:39
Testing Our Restaurant Agent
Урок 52. 00:08:46
Setting Up the Accommodation Agent
Урок 53. 00:01:15
Uploading Our Hotel and Airbnb Data to AWS S3
Урок 54. 00:17:41
Creating The Lambda Function Action Group For The Accommodation Agent
Урок 55. 00:09:50
Finishing Our Accommodation Agent
Урок 56. 00:08:21
Testing the Accommodation Agent
Урок 57. 00:09:01
Creating and Testing The Supervisor Agent
Урок 58. 00:04:42
Explaining Agent Collaborators
Урок 59. 00:02:52
Multi Agent UI Enhancement, Timing Agents
Урок 60. 00:11:52
Serverless Invocation of the Supervisor Agent using AWS Lambda
Урок 61. 00:03:25
Setting up AWS API Gateway to Deploy Our Worfklow Through the Internet
Урок 62. 00:05:15
Testing Our Endpoint Through The Internet with Postman
Урок 63. 00:02:30
Cleaning Up Resources
Урок 64. 00:10:52
What is AWS Bedrock Agent Core
Урок 65. 00:01:33
Accessing AgentCore via Sagemaker AI Setup
Урок 66. 00:02:54
Finishing SagemakerAI Setup
Урок 67. 00:14:52
Creating our Test Agent
Урок 68. 00:05:21
Testing Our Agent
Урок 69. 00:09:10
Configuring the AgentCore Runtime
Урок 70. 00:08:37
Deploying the Agent to AgentCore
Урок 71. 00:15:47
Tracing the Agent Logs in CloudWatch for Observability
Урок 72. 00:00:34
Don't forget to shutdown the SagemakerAI Server
Урок 73. 00:07:52
Session Management for Agents
Урок 74. 00:05:57
Understanding AgentCore Sessions
Урок 75. 00:04:14
Lifecycle Management for AgentCore Sessions
Урок 76. 00:03:09
Cost Calculations for AgentCore Runtime
Урок 77. 00:10:07
Understanding Short Term Memory
Урок 78. 00:07:54
Short Term Memory Imports
Урок 79. 00:06:43
Create the Resources for Short Term Memory
Урок 80. 00:00:55
Verify Agent Memory Creation in the UI
Урок 81. 00:11:08
Implementing Memory Hooks
Урок 82. 00:01:24
Creating the Duck Duck Go Web Search Agent
Урок 83. 00:12:19
Testing our Short Term Memory Agent
Урок 84. 00:01:37
Understanding the Pricing of Short Term Memory
Урок 85. 00:02:36
Introduction to Long Term Memory
Урок 86. 00:05:52
Long Term Memory Strategies: Semantic, Preferences and Summaries
Урок 87. 00:06:38
Inspecting Short Term Memory
Урок 88. 00:06:50
Inspecting Long Term Memory
Урок 89. 00:12:00
Testing our Agent with a Combined Short and Long Term Memory
Урок 90. 00:01:30
Long Term Memory Pricing
Урок 91. 00:14:40
Prompt Management with AWS Bedrock
Урок 92. 00:01:53
Watermark Detection, Was this image Created with AI?
Урок 93. 00:18:25
Reinforcement Fine Tuning with AWS Bedrock
Урок 94. 00:14:02
Data Automation, Intelligent Document, Video, Image, and Audio Processing Part 1
Урок 95. 00:06:08
Data Automation, Intelligent Document, Video, Image, and Audio Processing Part 2
Урок 96. 00:05:46
Data Automation, Intelligent Document, Video, Image, and Audio Processing Part 3
Урок 97. 00:10:39
Intelligent Prompt Routing with AWS Bedrock
Урок 98. 00:12:27
Using LLMs in Batch Inference Mode in AWS Bedrock
Урок 99. 00:08:36
Setting Up AWS Access Keys
Урок 100. 00:02:32
Setting Up Files
Урок 101. 00:02:47
Understanding Speech-to-Speech Models
Урок 102. 00:06:04
Understanding Bidirectional Streaming
Урок 103. 00:03:25
Creating Audio Configurations
Урок 104. 00:04:25
Setting Up Debugging Functions
Урок 105. 00:05:12
Non-Blocking Asyncio Python
Урок 106. 00:09:28
Eventloop and Multithreads in Python
Урок 107. 00:02:49
Getting Guests, Dynamodb Call
Урок 108. 00:07:29
Getting Reservations, Dynamodb Call
Урок 109. 00:09:42
Updating Reservations, Dynamodb Call
Урок 110. 00:07:31
Event Templates Part 1
Урок 111. 00:08:26
Event Templates Part 2
Урок 112. 00:06:27
Exploring Tools Our Model Has Access To
Урок 113. 00:01:38
Tool Result Event
Урок 114. 00:06:15
Initialising the Bedrock Stream Manager Class
Урок 115. 00:06:24
Initialising the Bedrock Stream
Урок 116. 00:02:29
Sending Raw Events to Bedrock
Урок 117. 00:03:04
Processing Audio Input
Урок 118. 00:07:29
Sending Events to the Bedrock Stream
Урок 119. 00:07:11
Processing Incoming Responses From Bedrock
Урок 120. 00:03:52
Handling Tool Requests + Completions
Урок 121. 00:02:51
Executing Tools + Gracious Closing and Shutting Down
Урок 122. 00:04:15
Separate Input and Output Streams
Урок 123. 00:08:40
Finishing the Audio Streamer Class
Урок 124. 00:00:56
Ending the Stream Clarification
Урок 125. 00:03:07
Finishing Up Our Final Script
Урок 126. 00:02:00
AWS Quotas and Credentials
Урок 127. 00:03:26
Installing Necessary Libraries
Урок 128. 00:05:02
Setting up DynamoDB
Урок 129. 00:04:47
First Test of Our Agent
Урок 130. 00:03:07
Testing Reservation Updates
Урок 131. 00:02:20
Testing with the Debug Flag
Урок 132. 00:07:04
Testing the Final Product
Урок 133. 00:02:11
Cleaning Up
Урок 134. 00:00:49
Congratulations!
Урок 135. 00:01:18
Thank You!

Автор - zerotomastery.io

zerotomastery.io

Независимо от того, начинаете ли вы путь в программировании или стремитесь повысить свой уровень, академия Zero To Mastery помогает освоить ключевые технологические навыки. На платформе вы можете изучить React, JavaScript, Python, CSS и многие другие инструменты, необходимые для карьерного роста, успешного трудоустройства и достижения результатов в ведущих компаниях.

+270

Комментарии