Agentic AI Foundations
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Agentic AI Foundations
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Beschreibung
Amazon SageMaker Studio hilft Data Scientists, Modelle für maschinelles Lernen (ML) schnell vorzubereiten, zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu überwachen. Dies geschieht durch die Zusammenführung einer breiten Palette von Funktionen, die speziell für ML entwickelt wurden. Dieser Kurs schult erfahrene Data Scientists in der Verwendung der Tools, die zu Amazon SageMaker Studio gehören, einschließlich Amazon CodeWhisperer und Amazon CodeGuru Security Scan Extensions, zur Verbesserung der Produktivität in allen Phasen des ML-Lebenszyklus.
Kursinhalt- From LLMs to Agents
- Exploring Agentic AI
- Understanding Agentic AI Workflows
- Introducing Autonomous Agents
- Amazon Q and Agentic Deve…
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
Amazon SageMaker Studio hilft Data Scientists, Modelle für maschinelles Lernen (ML) schnell vorzubereiten, zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu überwachen. Dies geschieht durch die Zusammenführung einer breiten Palette von Funktionen, die speziell für ML entwickelt wurden. Dieser Kurs schult erfahrene Data Scientists in der Verwendung der Tools, die zu Amazon SageMaker Studio gehören, einschließlich Amazon CodeWhisperer und Amazon CodeGuru Security Scan Extensions, zur Verbesserung der Produktivität in allen Phasen des ML-Lebenszyklus.
Kursinhalt- From LLMs to Agents
- Exploring Agentic AI
- Understanding Agentic AI Workflows
- Introducing Autonomous Agents
- Amazon Q and Agentic Development Tools
- Agentic AI with Amazon Bedrock
- Building DIY Solutions
- Softwareentwickler, die neu im Bereich der agentenbasierten KI sind und Grundlagenwissen und praktische Implementierungsfähigkeiten suchen
- Technische Fachleute, die KI-Fähigkeiten erforschen und sich für die Kernkomponenten und Anwendungen von agentenbasierter KI interessieren
- Entwicklungsteams, die KI-Lösungen für Agenten bewerten und zwischen verschiedenen Agententypen unterscheiden müssen
- AWS-Benutzer, die in die agentenbasierte KI expandieren, einschließlich aktueller Benutzer von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Amazon Bedrock Agents
- Besuch des Kurses Generative AI Essentials oder gleichwertige Berufserfahrung
- AWS-Grundkenntnisse und Erfahrung in der Softwareentwicklung
- Fassen Sie die Entwicklung der agentenbasierten KI zusammen und definieren Sie, was etwas "agentenbasiert" macht.
- Identifizierung der Kernkomponenten von Agentensystemen: Ziele, Speicher, Werkzeuge und Umgebung
- Unterscheiden Sie zwischen Workflow, autonomen und hybriden Agenten
- Vergleich der AWS-Serviceoptionen für Agentic AI (spezialisierte, verwaltete und DIY-Ansätze)
- Beschreiben Sie die Funktionen und Anwendungsfälle von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Kiro
- Erklären Sie die Kernfunktionen von Amazon AgentCore und Amazon Bedrock Agents
- Identifizierung grundlegender Implementierungsmuster für Agentic AI
- Beschreibung von Beobachtungs- und Interoperabilitätsmustern für agentenbasierte KI-Systeme in der Produktion
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