Kursus ini dirancang untuk data scientist dan pengembang machine learning yang tertarik untuk membangun aplikasi kecerdasan buatan generatif (AI generatif) menggunakan integrasi Amazon Bedrock API atau LangChain. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari pola arsitektur untuk membangun aplikasi untuk kasus penggunaan utama AI generatif.
Modul dalam kursus ini mempersiapkan Anda untuk mempelajari contoh pembuatan dan peringkasan teks, menjawab pertanyaan, dan chatbot. Lab mendemonstrasikan penggunaan model Amazon Bedrock dengan menggunakan panggilan API, SDK, dan alat open source, seperti LangChain.
- Tingkat kursus: Lanjutan
- Durasi: 4 jam
Aktivitas
Kursus ini mencakup interaksi pembelajaran elektronik, tes pengetahuan, dan lab.
Tujuan kursus
Dalam kursus ini, Anda akan belajar:
- Mengidentifikasi komponen aplikasi AI generatif dan cara menyesuaikan model fondasi (FM)
- Menjelaskan model fondasi Amazon Bedrock, parameter inferensi, dan API Amazon Bedrock utama
- Mengidentifikasi penawaran Amazon Web Services (AWS) yang membantu monitoring, pengamanan, dan pengelolaan aplikasi Amazon Bedrock Anda
- Menjelaskan cara mengintegrasikan LangChain dengan model bahasa besar (LLM), templat prompt, chain, model obrolan, model penyematan teks, pemuat dokumen, retriever, dan Agen untuk Amazon Bedrock
- Menjelaskan pola arsitektur yang dapat diimplementasikan dengan Amazon Bedrock untuk membangun aplikasi AI generatif
- Menerapkan konsep untuk membangun dan menguji contoh kasus penggunaan yang memanfaatkan berbagai pendekatan model Amazon Bedrock, LangChain, dan Retrieval Augmented Generation (RAG)
Sasaran peserta
Kursus ini ditujukan untuk:
- Data scientist
- Pengembang machine learning (ML)
Prasyarat
Sebaiknya peserta kursus ini telah memiliki:
- Kemahiran bahasa pemrograman Python tingkat menengah hingga ahli
- AWS Technical Essentials
- Practical Data Science with Amazon SageMaker (intermediate)
- Amazon Bedrock Getting Started (Fundamental)
- Foundations of Prompt Engineering (Intermediate)
Skema kursus
Modul 1: Pengantar Amazon Bedrock
- Membangun Aplikasi AI Generatif di Amazon Bedrock
- Aplikasi dan Kasus Penggunaan
- Topik yang Dicakup di Modul Mendatang
- Kesimpulan
Modul 2: Komponen Aplikasi
- Gambaran Umum Komponen Aplikasi AI Generatif
- Model Fondasi dan Antarmuka FM
- Bekerja dengan Set Data dan Penyematan
- Komponen Aplikasi Tambahan
- RAG
- Penyempurnaan Model
- Mengamankan Aplikasi AI Generatif
- Arsitektur Aplikasi AI Generatif
- Tes Pengetahuan
- Kesimpulan
Modul 3: Model Fondasi
- Pengantar Model Fondasi Amazon Bedrock
- Menggunakan FM Amazon Bedrock untuk Interferensi
- Metode Amazon Bedrock
- Perlindungan Data dan Auditabilitas
- Tes Pengetahuan
- Kesimpulan
Modul 4: Menggunakan LangChain
- Mengoptimalkan Kinerja LLM
- Mengintegrasikan AWS dan Langchain
- Menggunakan Model dengan Langchain
- Membangun Prompt
- Menata Dokumen dengan Indeks
- Menyimpan dan Mengambil Data dengan Memori
- Menggunakan Chains untuk Mengurutkan Komponen
- Mengelola Sumber Daya Eksternal dengan Agen Langchain
- Tes Pengetahuan
- Kesimpulan
Modul 5: Pola Arsitektur
- Pengenalan Pola Arsitektur
- Pembuatan Tes dan Peringkasan Teks
- Menjawab Pertanyaan
- Chatbot
- Pembuatan Kode
- Agen LangChain dan Amazon Bedrock
- Tes Pengetahuan
- Kesimpulan
Modul 6: Lab Praktik Langsung
- Pengantar Lab
- Lab 1: Melakukan Pembuatan Teks
- Lab 2: Membuat Peringkasan Teks
- Lab 3: Menggunakan Amazon Bedrock untuk Bertanya dan Menjawab
- Lab 4: Membangun Chatbot
- Lab 5: Menggunakan Model Amazon Bedrock untuk Pembuatan Kode
- Lab 6: Mengintegrasikan Model Amazon Bedrock dengan Agen LangChain
- Kesimpulan
