Các lộ trình học tập dành cho Chuyên gia kỹ thuật
AI trên AWS: LLM, Mô hình nền tảng và Tác nhân
Lộ trình khởi động này tập trung vào GenAI trên AWS, bao gồm Chứng chỉ AWS Certified AI Practitioner, Amazon Q Developer, Amazon Bedrock, phát triển ứng dụng đa tác nhân và Amazon SageMaker AI. Học viên sẽ có được kinh nghiệm thực tế với các dịch vụ AI do AWS quản lý, kỹ thuật tạo lệnh, RAG, tinh chỉnh, cơ sở dữ liệu vector, Các hoạt động học máy (MLOps), xây dựng và triển khai các giải pháp AI tạo sinh bằng các công cụ và khung AWS hàng đầu trong ngành.
Mục tiêu học tập
- Phát triển trình độ thành thạo trong các dịch vụ AI tạo sinh (GenAI) của AWS: Có được kinh nghiệm thực tế với Amazon Bedrock, Amazon Q Developer và SageMaker để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI tạo sinh.
- Thành thạo kỹ thuật tạo lệnh và RAG: Học cách tối ưu hóa hiệu suất tạo lệnh, triển khai tối ưu hóa truy xuất và tận dụng cơ sở kiến thức cho các giải pháp AI tiên tiến.
- Xây dựng và triển khai các ứng dụng AI đa tác nhân: Thiết kế, triển khai và tích hợp các tác nhân AI bằng Amazon Bedrock Agents và CrewAI cho các trường hợp sử dụng kinh doanh thực tế.
- Hiểu hệ sinh thái và bảo mật AI/ML của AWS: Khám phá các dịch vụ AI do AWS quản lý, các mô hình nền tảng, MLOps, tuân thủ, quản trị và các biện pháp thực hành bảo mật tốt nhất để triển khai AI có trách nhiệm.
- Luyện thi chứng chỉ AI của AWS: Có được kiến thức và kỹ năng thực tế cần thiết để vượt qua kỳ thi AWS Certified AI Practitioner và thăng tiến sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực AI dựa trên đám mây.
Đối tượng mục tiêu
Lộ trình này được thiết kế dành cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư đám mây và chuyên gia CNTT muốn thành thạo AI tạo sinh trên AWS. Phù hợp với những người đang luyện thi chứng chỉ AI của AWS hoặc muốn xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng có sự hỗ trợ của AI bằng dịch vụ AWS. Kinh nghiệm trước đó với Python, điện toán đám mây hoặc các khái niệm AI cơ bản sẽ hữu ích nhưng không bắt buộc.