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★ 4.7(3)⏱ 2 h 48 min📚 28 leçons
Développement d'IA générative sur AWS avec Bedrock et LangChain
Apprenez à créer et déployer des applications d'IA générative et des agents intelligents sur AWS en utilisant Bedrock, Q Developer et LangChain.
💬Instructeur IA Posez une question sur n'importe quelle leçon et obtenez une réponse claire à tout moment.
🕐Commencez quand vous voulez Sans horaires ni délais : apprenez à votre rythme, quand vous voulez.
🌐En français Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.
À propos de ce cours
L'intelligence artificielle générative transforme la façon dont nous construisons des logiciels, mais l'intégration de ces modèles dans des environnements cloud sécurisés et évolutifs peut sembler décourageante. Ce cours simplifie le processus, vous guidant à travers les éléments essentiels du développement d'IA basé sur le cloud.
Vous passerez de la compréhension des concepts de base de l'IA à la conception et à la mise en œuvre de vos propres applications intelligentes sur AWS. Grâce à des explications écrites claires et à des démonstrations de code pratiques, vous acquerrez les compétences nécessaires pour orchestrer des modèles fondamentaux, créer des agents autonomes et les connecter à des sources de données externes.
Ce que vous apprendrez :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'IA générative, des grands modèles de langage et de l'architecture d'IA basée sur le cloud.
- Configurer des modèles fondamentaux à l'aide d'AWS Bedrock pour générer du texte, résumer des documents et traiter le langage naturel.
- Créer des agents d'IA autonomes capables de planifier, de raisonner et d'exécuter des tâches à l'aide des frameworks LangChain.
- Implémenter des modèles de génération augmentée par récupération (RAG) pour connecter vos modèles à des bases de données vectorielles sécurisées et à des bases de connaissances personnalisées.
- Appliquer les meilleures pratiques en matière d'ingénierie de prompts pour optimiser les sorties des modèles pour des cas d'utilisation métier spécifiques.
- Tirer parti d'AWS Q Developer pour accélérer votre flux de travail de codage et déboguer la logique de l'application efficacement.
Le cours commence par les définitions de base et les fondamentaux de l'IA cloud avant de passer étape par étape à l'intégration d'API, à la création d'agents et à l'implémentation de RAG. Vous lirez des explications conceptuelles et analyserez des exemples de code structurés pour renforcer votre confiance à chaque étape.
Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les passionnés de cloud et les professionnels de la technologie qui débutent dans l'IA générative sur AWS. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique ou en modélisation d'IA n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec Python et les concepts généraux du cloud vous aidera à tirer le meilleur parti du matériel.
Commencez à lire dès aujourd'hui pour commencer à créer des applications d'IA intelligentes natives cloud.
Contenu du cours
Ce que vous recevez
📜Certificat de fin Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
💬Tuteur AI personnel Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
♾️Accès à vie Revenez quand vous voulez, sans expiration
📱Téléphone ou ordinateur Fonctionne partout, sur tout appareil
💸Remboursement 14 jours Sans poser de questions
⚡Court et ciblé 2 h 48 min de contenu pratique
Certificat de fin
Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.
P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Développement d'IA générative sur AWS avec Bedrock et LangChain
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Développement d'IA générative sur AWS avec Bedrock et LangChain
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Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées14 / 14
Questions d'entraînement26 / 28
Devoirs rendus4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de finÉvalué — 4,6 / 5
Pratique totale6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorteTop 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise91 / 100
Score aux questions d'entraînement94%
Vérification de compétenceParcours de compétence vérifié