このコースは、ファインチューニングなしで大規模な言語モデルを活用することに関心のあるソフトウェア開発者に、生成 AIを紹介することを目的としています。このコースでは、生成 AI の概要、生成 AI プロジェクトの計画、Amazon Bedrock 入門、プロンプトエンジニアリングの基礎、Amazon Bedrock と LangChain を使用して生成 AI アプリケーションを構築するためのアーキテクチャパターンについて説明します。
コースの目標
このコースでは以下のことを学びます。
- 生成 AI の重要性を明確にし、そのリスクと利点について説明する
- 生成 AI の技術的な基本と重要な用語について説明する
- Amazon Bedrock のメリットとユースケースを認識する
- 基礎モデルの基本的な機能、タイプ、およびさまざまな使用事例を説明する
- プロンプトエンジニアリングを定義し、FMとやり取りする際の一般的なベストプラクティスを適用する
- Amazon Bedrock の基盤モデル、推論パラメータ、主要な Amazon Bedrock API について説明する
- 生成 AI アプリケーションを構築するために Amazon Bedrock で実装できるアーキテクチャパターンを説明する
- LangChain を大規模言語モデル (LLM)、プロンプトテンプレート、チェーン、チャットモデル、テキスト埋め込みモデル、ドキュメントローダー、Retriever、Amazon Bedrock 用エージェントと統合する方法を説明する
- さまざまな Amazon Bedrock モデル、LangChain、検索拡張生成 (RAG) アプローチを活用するサンプルユースケースを構築してテストする
対象者
このコースは以下を対象としています。
- ファインチューニングなしで大規模な言語モデルを活用することに関心のあるソフトウェア開発者
前提条件
このコースを受講するにあたっては、以下のことを身につけておくことをお勧めします。
- AWS Technical Essentials
- Python に関する中級レベルの習熟度
コースの概要
コースへようこそ
モジュール 1: 生成 AI の概要 - 可能性を実現する力
モジュール 2: 生成 AI プロジェクトの計画
モジュール 3: Amazon Bedrock 入門
モジュール 4: プロンプトエンジニアリングの基礎
モジュール 5: Amazon Bedrock アプリケーションコンポーネント
モジュール 6: Amazon Bedrock 基盤モデル
モジュール 7: LangChain を使う
モジュール 8: アーキテクチャパターン
コースのまとめとリソース
