Entwicklung von KI-gestützten Analyse- und Leistungs-Pipelines auf AWS

Moderne Datenanalyse erfordert mehr als nur die Sammlung von Informationen. Sie erfordern intelligente Automatisierung und eine hoch optimierte Cloud-Infrastruktur. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Integration von künstlicher Intelligenz mit cloudbasierter Datenverarbeitung und Performance-Tuning. Sie werden von grundlegenden Cloud-Setups zu anspruchsvollen, KI-gesteuerten Analyse-Workflows und Benchmarking-Funktionen für serverlose Lösungen übergehen. Anhand von klaren schriftlichen Erläuterungen und praktischen Konfigurationsbeispielen erfahren Sie, wie Sie mit fortschrittlichen Cloud-Tools effiziente, intelligente Systeme aufbauen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der KI-gestützten Cloud-Analyse und Performance-Engineering. - Konfigurieren Sie generative KI-Modelle mit AWS Bedrock für die automatisierte Datensynthese und Einblicke. - Implementieren Sie Amazon Q, um Entwicklungsworkflows zu optimieren und Cloud-Architekturen zu beheben. - Benchmark AWS Lambda-Funktionen, um Ausführungsgeschwindigkeit, Speichernutzung und Betriebskosten zu optimieren. - Wenden Sie moderne Beobachtungsmuster und Grundlagen der Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf Analysepipelines an. Der Lehrplan beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den Kernkonzepten der Cloud, bevor Sie Schritt für Schritt durch die Konfiguration von KI-Pipelines und rigorose Leistungsbenchmarking-Techniken geführt werden. Dieser Kurs richtet sich an angehende Cloud-Ingenieure, Datenanalysten und Entwickler, die moderne KI-Integrations- und Optimierungstechniken von Grund auf erlernen möchten, ohne dass vorherige KI-Erfahrung erforderlich ist. Lesen Sie noch heute weiter, um intelligentere und schnellere Cloud-Analyselösungen zu entwickeln.