Developing Generative AI Applications on AWS

Geschrieben von Gemma Corrado am 11. März 2024. Veröffentlicht in AWS Training, Training.

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Aws Premium Consuting Partner
200 Cert

Developing Generative AI Applications on AWS

aktuelle Kurs-Termine finden Sie am Ende dieser Seite!

BESCHREIBUNG

In diesem zweitägigen Fortgeschrittenenkurs lernen Softwareentwickler, KI-Lösungen mithilfe von Amazon Bedrock programmatisch zu erstellen und anzupassen. In praktischen Übungen und Labs werden die Teilnehmer Foundation-Modelle über Amazon Bedrock APIs aufrufen, RAG-Muster (Retrieval Augmented Generation) mit Amazon Bedrock Knowledge Bases implementieren und KI-Agenten mit Tool-Integration entwickeln. Der Kurs konzentriert sich auf die praktische Umsetzung von Prompt-Engineering-Techniken, verantwortungsvolle KI-Praktiken mit Amazon Bedrock Guardrails, die Integration von Open-Source-Frameworks sowie Architekturmuster für reale Geschäftsanwendungen.

Kursziele

In diesem Kurs lernen Sie folgendes:

Generative KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock entwickeln
Architekturmuster für generative KI-Anwendungen entwerfen
Amazon Bedrock APIs konfigurieren, um Foundation-Modelle (FMs) programmatisch aufzurufen
Agentische KI-Anwendungen durch Integration von Amazon Bedrock Tools und Open-Source-Frameworks entwickeln
Individuelle Lösungen mit Retrieval Augmented Generation (RAG) und Amazon Bedrock Knowledge Bases erstellen
Open-Source-SDKs mit Amazon Bedrock integrieren, um Geschäftslösungen zu entwickeln
Modellantworten durch Anwendung von Prompt-Engineering-Techniken optimieren
Komponenten generativer KI-Anwendungen evaluieren
Verantwortungsvolle KI-Praktiken zum Schutz generativer KI implementieren

ZIELGRUPPE

Dieser Kurs ist konzipiert für:

Softwareentwickler

VORAUSSETZUNGEN

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

Abschluss des Kurses Generative AI Essentials
Mittlere Python-Kenntnisse
Grundkenntnisse der AWS Cloud

LEHRMETHODE

Dieser Kurs setzt sich zusammen aus:

Vorträge
Demonstrationen
Praktische Labs
Gruppenübungen

KURSDAUER / PREIS

2 Tage
€ 1.500,00 zzgl. Mwst. pro Person (DE)

KURSINHALT

Tag 1
- Modul 1: Komponenten generativer KI-Anwendungen auf AWS erkunden
  - Konzepte der generativen KI verstehen
  - AWS-Komponenten des generativen KI-Stacks identifizieren
  - Komponenten generativer KI-Anwendungen entwerfen
- Modul 2: Programmieren mit Amazon Bedrock
  - Steuerung der Modellantwortgenerierung
  - Amazon Bedrock programmatisch nutzen
  - Lab: Entwicklung mit Amazon Bedrock APIs
  - Lab: Streaming-Muster mit Amazon Bedrock APIs entwickeln
- Modul 3: Prompt Engineering für Entwickler
  - Einführung in Prompt Engineering
  - Prompt-Techniken kennenlernen
  - Prompts für bessere Ergebnisse optimieren
- Modul 4: Amazon Bedrock APIs in gängigen Architekturen einsetzen
  - Architekturmuster mit Amazon Bedrock APIs implementieren
  - Häufige Anwendungsfälle erkunden
  - Gesprächsgedächtnis zur Kontexterweiterung hinzufügen
  - Lab: Gesprächsmuster mit Amazon Bedrock APIs entwickeln
- Modul 5: Generative KI-Antworten mit RAG anpassen
  - Retrieval Augmented Generation (RAG) implementieren
  - Amazon Bedrock Knowledge Bases nutzen
  - Lab: RAG-Anwendungen mit Amazon Bedrock Knowledge Bases entwickeln
- Modul 6: Open-Source-Frameworks mit Amazon Bedrock integrieren
  - Foundation-Modelle in Amazon Bedrock über LangChain aufrufen
  - LangChain für kontextbewusste Antworten nutzen
  - Lab: Generatives KI-Anwendungsmuster mit Open-Source-Frameworks und Amazon Bedrock Knowledge Bases entwickeln
Tag 2
- Modul 7: Komponenten generativer KI-Anwendungen evaluieren
  - Anwendungskomponenten bewerten
  - Modellausgaben evaluieren
  - RAG-Ausgaben evaluieren
  - Latenz und Kosten optimieren
  - Lab: RAG-Anwendungen evaluieren
- Modul 8: Verantwortungsvolle KI implementieren
  - Verantwortungsvolle KI verstehen
  - Vorurteile reduzieren und Prompt-Missbrauch begegnen
  - Amazon Bedrock Guardrails einsetzen
  - Lab: Generative KI-Anwendungen mit Bedrock Guardrails absichern
- Modul 9: Tools und Agenten in generativen KI-Anwendungen nutzen
  - Tools einsetzen
  - KI-Agenten verstehen
  - Open-Source-Agenten-Frameworks verstehen
  - Interoperabilität von Agenten verstehen
- Modul 10: Amazon Bedrock Agents entwickeln
  - Amazon Bedrock Flows implementieren
  - Amazon Bedrock Agents konzipieren
  - Amazon Bedrock Inline Agents entwickeln
  - Multi-Agenten-Kollaboration gestalten
  - Amazon Bedrock AgentCore nutzen
  - Lab: Amazon Bedrock Agents integriert mit Amazon Bedrock Knowledge Bases und Guardrails entwickeln

WICHTIG: Bitte bringen Sie zu unseren Trainings Ihr Notebook (Windows, Linux oder Mac) mit. Wenn dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.

Kursunterlagen sind auf Englisch, auf Wunsch auch auf Deutsch (wenn verfügbar).
Kurssprache ist Deutsch, auf Wunsch auch auf Englisch.

Neue Termine in Planung!

Amazon SageMaker Studio for Data Scientists

Geschrieben von Gemma Corrado am 11. Januar 2024. Veröffentlicht in AWS Training, Training.

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Amazon SageMaker Studio for Data Scientists

aktuelle Kurs-Termine finden Sie am Ende dieser Seite!

BESCHREIBUNG

Amazon SageMaker Studio hilft Data Scientists, Modelle für maschinelles Lernen (ML) schnell vorzubereiten, zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu überwachen. Dies geschieht durch die Zusammenführung einer breiten Palette von Funktionen, die speziell für ML entwickelt wurden. Dieser Kurs schult erfahrene Data Scientists in der Verwendung der Tools, die zu Amazon SageMaker Studio gehören, einschließlich Amazon CodeWhisperer und Amazon CodeGuru Security Scan Extensions, zur Verbesserung der Produktivität in allen Phasen des ML-Lebenszyklus.

Kursziele

In diesem Kurs lernen Sie folgendes:

Wie Sie den Vorbereitungs-, Erstellungs-, Trainings-, Bereitstellungs- und Überwachungsprozess von ML-Lösungen mit Amazon SageMaker Studio beschleunigen können

ZIELGRUPPE

Dieser Kurs ist konzipiert für:

Erfahrene Data Scientists, die die Grundlagen von ML und Deep Learning beherrschen

VORAUSSETZUNGEN

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

Erfahrung mit ML-Frameworks
Erfahrung mit Python-Programmierung
Mindestens 1 Jahr Erfahrung als Data Scientist, verantwortlich für Training, Tuning und Einsatz von Modellen
AWS Technical Essentials

LEHRMETHODE

Dieser Kurs setzt sich zusammen aus:

Vorträge
Demonstrationen
Praktische Übungen
Diskussionen
ein Abschlussprojekt

KURSDAUER / PREIS

3 Tage
€ 2.095,00 zzgl. Mwst. pro Person (DE)

KURSINHALT

Tag 1
- Modul 1: Amazon SageMaker Studio Setup
  - JupyterLab Extensions in SageMaker Studio
  - Demonstration: SageMaker user interface demo
- Modul 2: Data Processing
  - Using SageMaker Data Wrangler for data processing
  - Hands-On Lab: Analyze and prepare data using Amazon SageMaker Data Wrangler
  - Using Amazon EMR
  - Hands-On Lab: Analyze and prepare data at scale using Amazon EMR
  - Using AWS Glue interactive sessions
  - Using SageMaker Processing with custom scripts
  - Hands-On Lab: Data processing using Amazon SageMaker Processing and SageMaker Python SDK
  - SageMaker Feature Store
  - Hands-On Lab: Feature engineering using SageMaker Feature Store
- Modul 3: Model Development
  - SageMaker training jobs
  - Built-in algorithms
  - Bring your own script
  - Bring your own container
  - SageMaker Experiments
  - Hands-On Lab: Using SageMaker Experiments to Track Iterations of Training and Tuning Models
Tag 2
- Module 3: Model Development (continued)
  - SageMaker Debugger
  - Hands-On Lab: Analyzing, Detecting, and Setting Alerts Using SageMaker Debugger
  - Automatic model tuning
  - SageMaker Autopilot: Automated ML
  - Demonstration: SageMaker Autopilot
  - Bias detection
  - Hands-On Lab: Using SageMaker Clarify for Bias and Explainability
  - SageMaker Jumpstart
- Modul 4: Deployment and Inference
  - SageMaker Model Registry
  - SageMaker Pipelines
  - Hands-On Lab: Using SageMaker Pipelines and SageMaker Model Registry with SageMaker Studio
  - SageMaker model inference options
  - Scaling
  - Testing strategies, performance, and optimization
  - Hands-On Lab: Inferencing with SageMaker Studio
- Modul 5: Monitoring
  - Amazon SageMaker Model Monitor
  - Discussion: Case study
  - Demonstration: Model Monitoring
Tag 3
- Modul 6: Managing SageMaker Studio Resources and Updates
  - Accrued cost and shutting down
  - Updates
- Capstone
  - Environment setup
  - Challenge 1: Analyze and prepare the dataset with SageMaker Data Wrangler
  - Challenge 2: Create feature groups in SageMaker Feature Store
  - Challenge 3: Perform and manage model training and tuning using SageMaker Experiments
  - (Optional) Challenge 4: Use SageMaker Debugger for training performance and model optimization
  - Challenge 5: Evaluate the model for bias using SageMaker Clarify
  - Challenge 6: Perform batch predictions using model endpoint
  - (Optional) Challenge 7: Automate full model development process using SageMaker Pipeline

WICHTIG: Bitte bringen Sie zu unseren Trainings Ihr Notebook (Windows, Linux oder Mac) mit. Wenn dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.

Kursunterlagen sind auf Englisch, auf Wunsch auch auf Deutsch (wenn verfügbar).
Kurssprache ist Deutsch, auf Wunsch auch auf Englisch.

Neue Termine in Planung!

Networking Essentials for Cloud Applications on AWS

Geschrieben von Gemma Corrado am 11. Januar 2024. Veröffentlicht in AWS Training, Training.

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Networking Essentials for Cloud Applications on AWS

aktuelle Kurs-Termine finden Sie am Ende dieser Seite!

BESCHREIBUNG

Der Kurs Networking Essentials for Cloud Applications on AWS vermittelt ein umfassendes Verständnis von Netzwerkkonzepten und -services innerhalb der Amazon Web Services (AWS) Cloud-Umgebung. Dieser Kurs wurde sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Netzwerktechniker entwickelt und deckt wesentliche Themen, Best Practices und praktische Übungen ab. Ziel ist es, die Teilnehmer mit dem Wissen und den Fertigkeiten auszurüsten, die zum Entwerfen, Konfigurieren und Optimieren der Netzwerkinfrastruktur auf AWS erforderlich sind.

Kursziele

In diesem Kurs lernen Sie folgendes:

Entwerfen einer Netzwerkinfrastruktur für eine skalierbare Produktionsanwendung unter Berücksichtigung von Abwägungen zwischen verschiedenen Netzwerkdiensten.
Konfigurieren von Netzwerkdiensten für eine hochverfügbare, belastbare und skalierbare Anwendung.
Implementation der Netzwerkinfrastruktur unter Berücksichtigung von sich weiterentwickelnden Geschäftsanforderungen.
Implementierung von Best Practices für Netzwerke entsprechend dem AWS Well-Architected Framework.

ZIELGRUPPE

Dieser Kurs ist konzipiert für:

Neu eingestellte Cloud-Ingenieure
IT-Ingenieure vor Ort
Cloud-Architekten
Cloud-Ingenieure
Netzwerk-Ingenieure

VORAUSSETZUNGEN

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

Grundkenntnisse von Netzwerkkonzepten
Grundkenntnisse über AWS-Services
AWS Technical Essentials oder Cloud Practitioner Essentials

LEHRMETHODE

Dieser Kurs setzt sich zusammen aus:

Vorträge
Demonstrationen
Wissenstests
drei praktische Übungen, die sich um einen Anwendungsfall drehen

KURSDAUER / PREIS

1 Tag
€ 750,00 zzgl. Mwst. pro Person (DE)

KURSINHALT

Tag 1

Modul 0: Kurseinführung
- Einführung
- Kursüberblick
- Vorstellung des Anwendungfalls
Module 1: Networking on AWS
- IP addressing
- Grundlagen der Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)
- Subnets
- Amazon VPC IP Address Manager (IPAM)
- Elastic Network Interfaces
- Elastic IP addressing
- Route table
- Internet and NAT gateways
- Basic traffic filtering mechanisms for a VPC
- Wissensüberprüfung
Modul 2: Load Balancing and Scaling on AWS
- Elastic Load Balancing (ELB)
- Cross-zone load balancing
- Auto Scaling group (ASG) basics
- Wissensüberprüfung
- Anwendungsfall Part 1
- Hands-on lab: Building a Multi-Availability Zone VPC Architecture
Modul 3: VPC Interconnectivity and Content Delivery
- VPC interconnectivity
- VPC peering
- VPC Transit Gateway
- VPC endpoints
- Edge locations
- AWS Global Accelerator
- Wissensüberprüfung
- Anwendungsfall Part 2
- Hands-on lab: Accelerating Performance with Amazon CloudFront
Modul 4: High Availability with Amazon Route 53
- Amazon Route 53
- Wissensüberprüfung
- Anwendungsfall Part 3
- Hands-on lab: Achieving Fault Tolerance and Global Traffic Optimization
Modul 5: Nachbereitung des Kurses
- Kursrückblick
- Rekapitulation des Anwendungsfalls
- Zusammenfassung der Anwendungsfälle
- Feedback-Umfrage

WICHTIG: Bitte bringen Sie zu unseren Trainings Ihr Notebook (Windows, Linux oder Mac) mit. Wenn dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.

Kursunterlagen sind auf Englisch, auf Wunsch auch auf Deutsch (wenn verfügbar).
Kurssprache ist Deutsch, auf Wunsch auch auf Englisch.

Neue Termine in Planung!

AWS Migrations Essentials

Geschrieben von Gemma Corrado am 24. Mai 2023. Veröffentlicht in AWS Training, Training.

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AWS Migrations Essentials

aktuelle Kurs-Termine finden Sie am Ende dieser Seite!

BESCHREIBUNG

Dieser Kurs soll Solution Architects die grundlegenden Kenntnisse vermitteln, die sie benötigen, um erfolgreich Lift- und Shift-Migrationen in die AWS Cloud zu planen und durchzuführen. In diesem Kurs erfahren Sie mehr über Methoden zum Erkennen, Planen, Durchführen und Verfolgen von Migrationen unter Verwendung verschiedener AWS-Tools und Services.

Kursziele

In diesem Kurs lernen Sie folgendes:

die Cloud Readiness und Migrationsstrategien unter Verwendung der von Amazon Web Services (AWS) bereitgestellten Bewertungstools und Services zu beurteilen.
Die wichtigsten Aufgaben bei der Planung und Mobilisierung von Migrationen darzulegen.
Auf hohem Niveau die Amazon Web Services (AWS) Services, Ressourcen und Tools, die für die Migration von Daten und Datenbanken erforderlich sind zu beschreiben.
Auf hohem Niveau die Amazon Web Services (AWS)-Services, -Ressourcen und -Tools, die für Migrationen von Anwendungen erforderlich sind zu beschreiben.

ZIELGRUPPE

Dieser Kurs ist konzipiert für:

Technisches Fachpersonal (Solution Architects, Entwickler und Administratoren) mit begrenztem oder gar keinem Wissen über Cloud-Migration.

VORAUSSETZUNGEN

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

AWS Technical Essentials

LEHRMETHODE

Dieser Kurs setzt sich zusammen aus:

Vorträge
Demonstrationen
Praxislabore
Assessments

KURSDAUER / PREIS

1 Tag
€ 750,00 zzgl. Mwst. pro Person (DE)

KURSINHALT

Tag 1

Modul 0: Kurseinführung
- Einführungen
- Überblick über den Kurs
Modul 1: Assess
- Phasen der Migration
- Migration drivers and outcomes
- Cloud Adoption Readiness Tool (CART)
- Migration Readiness Assessment (MRA)
- Migration Evaluator
- Migration Portfolio Assessment (MPA)
Module 2: Mobilize
- Landing zones
- AWS Application Discovery Service
- Migrationsstrategien
- AWS Migration Hub
Module 3: Migrate and Modernize: Database and Data Migration
- AWS Database Migration Service (AWS DMS)
- Data migration
- Lab 1: Database Migration with AWS DMS
Module 4: Migrate and Modernize: AWS Application Migration Service
- Migrate servers with AWS Application Migration Service (AWS MGN)
- Modernization phases
- AWS Well-Architected Framework for migration
- Application optimization
- Lab 2: Application Migration with AWS MGN
Module 5: Course Summary

WICHTIG: Bitte bringen Sie zu unseren Trainings Ihr Notebook (Windows, Linux oder Mac) mit. Wenn dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.

Kursunterlagen sind auf Englisch, auf Wunsch auch auf Deutsch (wenn verfügbar).
Kurssprache ist Deutsch, auf Wunsch auch auf Englisch.

Neue Termine in Planung!

One Day AWS Jam

Geschrieben von Gemma Corrado am 3. Mai 2023. Veröffentlicht in AWS Training, Training.

Aws Advanced Training Partner
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One Day AWS Jam

aktuelle Kurs-Termine finden Sie am Ende dieser Seite!

BESCHREIBUNG

Stellen Sie Ihre Fähigkeiten auf die Probe, indem Sie spielerisch Herausforderungen lösen

Kursziele

Spielen:

Arbeiten Sie an der Bewältigung allgemeiner AWS-Anwendungsfälle und betrieblicher Aufgaben, um Punkte zu sammeln.
Treten Sie mit Rivalen um den begehrten Spitzenplatz auf der Rangliste an.

Lernen und verbessern Sie Ihre AWS-Fähigkeiten:

Lernen Sie Best Practices von AWS-Experten, sammeln Sie Erfahrungen aus dem wirklichen Leben und lösen Sie Szenarien, in denen Sie AWS-Fähigkeiten durch selbständiges Entdecken, Lernen und praktisches Bauen erlernen.

Validieren:

Erhalten Sie Punkte für die Lösung von Herausforderungen mithilfe von AWS bereitgestellter Infrastruktur gemäß bewährten Best Practices.
Vergleichen Sie Ihre Leistung mit Ihren Kollegen!

ZIELGRUPPE

Für wen ist Jam?

Ein Jam wurde entwickelt, um Personen aller technischen Könnensstufen herauszufordern. Es wird einige einfache, mittlere und schwierige Herausforderungen in allen verschiedenen Themen und Technologien geben. Für Herausforderungen, die Themen abdecken, die neu oder für den Benutzer zu schwierig sind, bietet die Jam-Plattform Hinweise, die den Teilnehmern helfen, Best Practices zu erlernen.

KURSDAUER / PREIS

1 Tag
€ 750,00 zzgl. Mwst. pro Person (DE)

WICHTIG: Bitte bringen Sie zu unseren Trainings Ihr Notebook (Windows, Linux oder Mac) mit. Wenn dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.

Kursunterlagen sind auf Englisch, auf Wunsch auch auf Deutsch (wenn verfügbar).
Kurssprache ist Deutsch, auf Wunsch auch auf Englisch.

Neue Termine in Planung!