YoVDO

Building Generative AI Applications Using Amazon Bedrock (Korean)

Offered By: Amazon Web Services via AWS Skill Builder

Tags

Amazon Bedrock Courses Data Science Courses Machine Learning Courses LangChain Courses Generative AI Courses Text Generation Courses

Course Description

Overview

Save Big on Coursera Plus. 7,000+ courses at $160 off. Limited Time Only!

이 과정은 Amazon Bedrock API 또는 LangChain 통합을 사용하여 생성형 인공 지능(생성형 AI) 애플리케이션을 빌드하는 데 관심이 있는 데이터 과학자와 기계 학습 개발자를 위해 고안되었습니다. 이 과정에서는 주요 생성형 AI 사용 사례를 위한 애플리케이션을 빌드하는 아키텍처 패턴에 대해 알아봅니다.

이 과정의 모듈에서는 텍스트 생성 및 요약, 질문 답변, 챗봇 예를 통해 작업할 수 있도록 준비합니다. 이 실습에서는 API 호출, SDK, LangChain과 같은 오픈 소스 도구를 사용하여 Amazon Bedrock 모델의 사용을 보여줍니다.

  • 과정 수준: 고급
  • 소요 시간: 4시간


참고: 이 과정은 Google Chrome(최신 주요 버전 2개), Microsoft Edge(최신 주요 버전 2개), Safari(최신 주요 버전 2개)에 최적화되어 있습니다.


활동

이 과정에는 대화형 온라인 교육, 지식 확인, 실습이 포함되어 있습니다.


과정 목표

이 과정에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.

  • 생성형 AI 애플리케이션의 구성 요소와 기초 모델(FM)을 사용자 지정하는 방법 파악
  • Amazon Bedrock 기초 모델, 추론 파라미터, 주요 Amazon Bedrock API에 대해 설명
  • Amazon Bedrock 애플리케이션의 모니터링, 보안, 거버넌스에 도움이 되는 Amazon Web Services(AWS) 서비스 파악
  • LangChain을 대규모 언어 모델(LLM), 프롬프트 템플릿, 체인, 채팅 모델, 텍스트 임베딩 모델, 문서 로더, 검색기, Amazon Bedrock용 에이전트와 통합하는 방법에 대해 설명
  • 생성형 AI 애플리케이션을 빌드하기 위해 Amazon Bedrock으로 구현할 수 있는 아키텍처 패턴에 대해 설명
  • 개념을 적용하여 다양한 Amazon Bedrock 모델, LangChain, 검색 증강 생성(RAG) 접근 방식을 활용하는 샘플 사용 사례 구축 및 테스트


수강 대상

이 과정의 수강 대상은 다음과 같습니다.

  • 데이터 과학자
  • 기계 학습(ML) 개발자


수강 조건

이 과정을 수강하기 전에 다음 조건을 갖출 것을 권장합니다.

  • Python 프로그래밍 언어에 대한 중급에서 전문가 수준의 숙련도
  • AWS Technical Essentials
  • Practical Data Science with Amazon SageMaker (Intermediate)
  • Amazon Bedrock Getting Started (Fundamental)
  • Foundations of Prompt Engineering (Intermediate)


과정 개요

모듈 1: Amazon Bedrock 소개

  • Amazon Bedrock에서 생성형 AI 애플리케이션 빌드
  • 애플리케이션 및 사용 사례
  • 향후 모듈에서 다루는 주제
  • 결론

모듈 2: 애플리케이션 구성 요소

  • 생성형 AI 애플리케이션 구성 요소 개요
  • 기초 모델 및 FM 인터페이스
  • 데이터 집합 및 임베딩으로 작업
  • 추가 애플리케이션 구성 요소
  • RAG
  • 모델 미세 튜닝
  • 생성형 AI 애플리케이션 보호
  • 생성형 AI 애플리케이션 아키텍처
  • 지식 확인
  • 결론

모듈 3: 기초 모델

  • Amazon Bedrock 기초 모델 소개
  • 추론을 위해 Amazon Bedrock FM 사용
  • Amazon Bedrock 메서드
  • 데이터 보호 및 감사 가능성
  • 지식 확인
  • 결론

모듈 4: LangChain 사용

  • LLM 성능 최적화
  • AWS와 LangChain의 통합
  • LangChain과 함께 모델 사용
  • 프롬프트 구성
  • 인덱스를 사용한 문서 구조화
  • 메모리를 사용한 데이터 저장 및 검색
  • 체인을 사용한 구성 요소 시퀀싱
  • LangChain 에이전트를 사용한 외부 리소스 관리
  • 지식 확인
  • 결론

모듈 5: 아키텍처 패턴

  • 아키텍처 패턴 소개
  • 테스트 생성 및 텍스트 요약
  • 질문 답변
  • 챗봇
  • 코드 생성
  • LangChain 및 Amazon Bedrock 에이전트
  • 지식 확인
  • 결론

모듈 6: 실습

  • 실습 소개
  • 실습 1: 텍스트 생성 수행
  • 실습 2: 텍스트 요약 생성
  • 실습 3: 질문과 답변을 위한 Amazon Bedrock 사용
  • 실습 4: 챗봇 빌드
  • 실습 5: 코드 생성을 위한 Amazon Bedrock 모델 사용
  • 실습 6: Amazon Bedrock 모델과 LangChain 에이전트 통합
  • 결론



Tags

Related Courses

4.0 Shades of Digitalisation for the Chemical and Process Industries
University of Padova via FutureLearn
A Day in the Life of a Data Engineer
Amazon Web Services via AWS Skill Builder
FinTech for Finance and Business Leaders
ACCA via edX
Accounting Data Analytics
University of Illinois at Urbana-Champaign via Coursera
Accounting Data Analytics
Coursera