Formation AWS : Développer des applications d'IA générative sur AWS (cours officiel)

Objectifs pédagogiques

• Décrire l'IA générative et comment elle s'aligne sur l'apprentissage automatique (machine learning)
• Définir l'importance de l'IA générative et expliquer ses risques et avantages potentiels
• Identifier la valeur opérationnelle des cas d'usage de l'IA générative
• Discuter des bases techniques et de la terminologie clé de l'IA générative
• Expliquer les étapes de la planification d'un projet d'IA générative
• Identifier certains risques et des mesures d'atténuation lors de l'utilisation de l'IA générative
• Comprendre le fonctionnement d'Amazon Bedrock
• Se familiariser avec les concepts de base d'Amazon Bedrock
• Reconnaître les avantages d'Amazon Bedrock
• Lister les principaux scénarios d'utilisation d'Amazon BedrockDécrire l'architecture typique associée à une solution Amazon Bedrock
• Comprendre la structure des coûts d'Amazon Bedrock
• Mettre en œuvre une démonstration d'Amazon Bedrock dans la console de gestion AWS
• Définir la technique de requête et appliquer les meilleures pratiques lors de l'interaction avec les FM (Foundation Model)
• Identifier les principaux types de techniques de requête, y compris le zéro-shot et le few-shot learning
• Appliquer des techniques de requête avancées lorsque nécessaire pour votre cas particulier
• Identifier les techniques de requête les plus adaptées à des modèles spécifiques
• Identifier les erreurs potentielles d'utilisation des requêtes
• Analyser les biais potentiels dans les réponses et concevoir des requêtes qui atténuent ces biais
• Identifier les composants d'une application d'IA générative et comment personnaliser un modèle de base (FM)
• Décrire les modèles de base Amazon Bedrock, les paramètres d'inférence et les principales API Amazon Bedrock
• Identifier les offres Amazon Web Services (AWS) qui aident à surveiller, sécuriser et gouverner vos applications Amazon Bedrock
• Décrire comment intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM), des modèles de requêtes, des chaînes, des modèles de chat, des modèles d'intégration de texte, des chargeurs de documents, des récupérateurs et des agents pour Amazon Bedrock.
• Décrire les modèles d'architecture qui peuvent être mis en œuvre avec Amazon Bedrock pour construire des applications d'IA générative
• Appliquer les concepts pour construire et tester des exemples de cas pratiques qui exploitent les différents modèles Amazon Bedrock, LangChain, et l'approche Retrieval Augmented Generation (RAG).

Objectifs opérationnels