Amazon Bedrock 与 Amazon Q 开发者
– 从零到专家 | Python

掌握生成式AI开发，从零基础到专家级实战

学习内容：

* 掌握生成式人工智能的基础知识及其商业应用
* 自信操作 Amazon Bedrock 控制台
* 配置并集成 Amazon Q Developer
* 通过简单文本提示生成自定义图像
* 优化 AWS 服务利用率并提升代码性能
* 利用 AI 实现高效代码生成与协作开发
* 实施负责任的 AI 实践与伦理规范
* 完成基于 Amazon Bedrock 的实际 AI 项目

课程内容主题：

* 生成式 AI 与基础概念解析
* Amazon Bedrock 架构与模型部署
* Amazon Q Developer 的集成与使用
* 文本/图像生成模型实战（如 Claude、Llama 2、Titan）
* 推理参数配置（温度、Top P、Top K 等）
* 系统提示、最大长度、停止序列等高级配置
* 安全防护机制与 Guardrails 配置
* Prompt Flow 与知识库管理工具

课程要求：

* 具备基础 Python 编程能力
* 拥有 AWS 账户及基础云服务知识
* 对 AI 技术及实际应用有学习兴趣
* 可通过实践操作强化技能（无需高级经验）

课程详细描述：

* **课程目标**：全面掌握 Amazon Bedrock 与 Amazon Q 开发者工具，从基础理论到实战开发，涵盖生成式 AI 的部署、优化与安全实践。
* **技术覆盖**：集成 Claude、Llama 2、Titan 等主流模型，学习文本生成、图像处理、代码优化等核心技能，结合 Lambda 与 Boto3 实现 AI 应用开发。
* **核心模块**：

– 生成式 AI 基础理论（AI、GenAI、ML 与深度学习关系）

– Amazon Bedrock 控制台操作与模型部署

– Amazon Q Developer 的代码辅助功能与协作优化

– 推理参数调优（温度、Top P、Top K 等）及错误排查

– 安全机制配置（Guardrails、水印检测）与 Prompt Flow 工具使用
* **适用人群**：

– AI/GenAI 新手（零基础入门）

– 有基础 AI 经验但需深化技能的开发者

– 希望扩展 AWS AI 技能的云工程师

– 需要 AI 解决方案的技术负责人
* **课程特色**：

– 7 小时实战视频 + 1 篇配套文章

– 从基础理论到企业级项目完整覆盖

– 提供 AWS 控制台操作与代码生成实践

– 包含 Prompt Engineering、模型调优等进阶技巧

– 结业证书 + 永久访问课程资源权限

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