AWS Serverless und KI/ML-Projekte

Cloud Computing entwickelt sich zu serverlosen Architekturen, und die Integration von künstlicher Intelligenz ist für moderne Entwickler unverzichtbar. Dieser schriftliche Leitfaden hilft Ihnen, die Lücke zwischen Cloud-Infrastruktur und maschinellem Lernen zu schließen, indem er Sie durch reale Implementierungsmuster führt. Sie werden von der Vermittlung grundlegender Cloud-Konzepte zur Bereitstellung voll funktionsfähiger, automatisierter serverloser Workflows übergehen, die leistungsstarke, vortrainierte KI- und ML-Services nutzen. Lernen Sie, wie Sie: Grundlegende serverlose Konzepte wie AWS Lambda, API Gateway und ereignisgesteuerte Architekturen verstehen; Managed AI-Services wie Amazon Rekognition, Polly und Translate innerhalb serverloser Workflows konfigurieren; Automatisierte Datenpipelines erstellen, die bei Datei-Uploads Inferenzen für maschinelles Lernen auslösen; Moderne Datenmodelle implementieren Integrieren Sie generative KI-Funktionen mithilfe von Grundlagenmodellen, um intelligente Textverarbeitungs-Workflows zu erstellen. Wenden Sie Best Practices für die Sicherheit mithilfen von IAM-Rollen an und überwachen Sie Workflows mit Tools für die Cloud-Observabilität. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie, den wichtigsten serverlosen Definitionen und grundlegenden Sicherheitskonzepten. Anschließend arbeiten Sie sich durch strukturierte, schrittweise schriftliche Projekte, die Sie durch das Entwerfen, Bereitstellen und Testen von Live-Cloud-Architekturen führen. Dieser Kurs wurde für angehende Cloud-Ingenieure, Entwickler und Technologie-Enthusiasten entwickelt, die praktische Cloud-Erfahrung wünschen. Es ist kein vorheriger AWS- oder Machine Learning-Hintergrund erforderlich. Bauen Sie Ihr Cloud-Portfolio mit diesen praktischen serverlosen und KI-Projekten noch heute auf.