利用 AWS 训练与认证释放生成性 AI 的潜力

作者 : Srividhya Pallay, Kyro Li, 和 Yang Yang
发布日期 : 2024年9月23日
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编辑注 : 随着新的 AWS 生成性 AI 课程和教育资源的发布，我们会及时更新此博客。

重点总结

在快速发展的科技环境中，生成性人工智能 (AI) 逐渐成为改变游戏规则的技术，正在革新各行各业，并重新定义我们解决问题的方式。在此背景下，持续学习与技能提升显得尤为重要。AWS致力于提供全面的培训与认证机会，帮助个人和组织掌握这一技术的全部潜力，以促进创新并实现成功。

该博客将提供一系列围绕生成性 AI 的AWS培训和认证课程，专为满足不同学习者的需求而设计，从初学者到专业人士，均能找到合适的课程。

提升生成性 AI 技能的培训

AWS 训练与认证提供多样化的课程，由经验丰富的 AWS 讲师进行现场授课，或通过我们的在线学习中心 进行数字化学习，以满足客户、合作伙伴和个人学习者的不同需求。对于年满 13岁的学习者， 提供数百小时的免费课程，且无需 AWS 或 Amazon 账户。我们的生成性 AI 课程旨在为您提供 AI 概念、技术和最佳实践的坚实基础，使您能够有效利用 AWS 服务和工具进行 AI 项目。

因材施教的现场课程提供全面的学习体验，将理论概念与实践练习和实际案例结合起来。学习者可以期待在生成性 AI领域获得宝贵的技能和知识，进而在这一快速发展的领域中树立自身的专业地位。

数字课程的技术复杂性和时长各异，包括多个课程的学习计划，以帮助您建立广泛的知识基础，通常为了准备 AWS认证考试而设。在学习计划中，特定角色或解决方案的训练内容从基础到高级进行了分类，您可以利用学习计划作为查找符合您需求的培训的起点。在增进了解后，您可以通过获得

来验证自己的知识水平，这是一项受到业内认可的资格证书，有助于您在职业生涯中脱颖而出。目前有三项 AWS 认证与 AI 和机器学习 (ML) 相关。

针对生成性 AI 新手或非技术角色的课程

• 生成性人工智能概论 : 在 上提供，介绍生成性 AI、其应用和必须了解的概念，例如基础模型。
• PartyRock 入门 : 在 教您如何使用提示创建自己的 AI 应用。
• : 讲解负责任 AI 的重要性，涵盖公平性、可解释性、隐私性、韧性、治理和透明性等核心维度的最佳实践。
• : 介绍有效提示设计的基本概念，使您了解如何为各种用例优化和改进提示。
• : 提供亚马逊 Q 的概述，包括用例和好处。
• : 向开发人员和技术观众介绍亚马逊 Q 商务的功能和用例，并解释如何使用亚马逊 Q 构建聊天机器人。
• : 通过互动场景和实践实验，学习者将培养必要的技能与知识，以利用生成性 AI 在 AWS 上进行开发。
• : 一种基于游戏体验的学习环境，通过完成任务获得官方 AWS 证书。

针对高管的课程

• : 三个课程的系列，涵盖如何规划生成性 AI 项目和构建能够应对未来的组织。
• : 一门 13 分钟的免费自学数字课程，提供生成性 AI 的高层次概述。
• : 一天的课程，由AWS资深讲师授课，讨论如何利用生成性 AI 为企业创造价值，行业用例及安全实施的注意事项。
• : 与 Udemy 合作开发的为高管设计的六周提升课程，以帮助领导者充分利用生成性 AI 的潜力。

针对开发者和技术受众的课程

• : 介绍提示工程的基本知识，以及如何为生成性 AI 工具设计输入。
• : 讲解如何使用 Amazon SageMaker 的分布式训练库构建语言模型，及如何微调开源模型和基础模型。
• : 介绍该服务的课程，涵盖亚马逊 Bedrock 的收益和技术概念。
• : 教您如何利用亚马逊 Bedrock 构建生成性 AI 应用。
• : 帮助您加速代码开发，涵盖亚马逊 Q 开发者的优点、特性和常见用例。
• : 由AWS与DeepLearning.AI共同开发的实践课程，专为数据科学家和工程师设计。

深入了解生成性 AI 的课程

• : 为期两天的高级课程，教授生成性 AI 的基础、优势及相关术语，并探讨项目规划等内容。
• : 针对开发者的学习计划，介绍生成性 AI，亚马逊 Bedrock，提示工程的基础知识及应用架构模式。
• : 专为希望构建聊天机器人、搜索应用程序以及通话转录等的开发者设计。
• : 面向新手开发者的计划，课程内容含亚马逊 Textract 和亚马逊 Comprehend 服务。

为 AWS 合作伙伴设计的课程

• : 45 分钟课程，传授生成性 AI 的基本理解及如何推动客户采用 AWS 解决方案。
• : 旨在为客户面对的专业人员提供支持客户生成性 AI 旅程的知识。

研讨会和沉浸式学习日

学习者还可以利用 获取针对 AWS 生成性 AI 服务的实操体验，AWS研讨会是免费的，提供逐步指导以设置实验环境并在自己的 AWS 账户中构建端到端的生成性 AI 解决方案。

• : 提供与亚马逊 Bedrock 代理一道创建生成性 AI 应用的实践经验。
• : 提供在亚马逊 Bedrock 上构建和扩展生成性 AI 应用的实践经验。
• : 教您如何在 AWS 上使用亚马逊 Bedrock 构建生成性 AI 聊天机器人应用。
• : 专注于设计、测试和优化提示的研讨会。
• : 整合 PartyRock 和亚马逊 Bedrock 开发生成性 AI 应用。

AWS 认证

一旦您构建了自己的知识体系，可以考虑获得 AWS 认证，这是一项得到业内认可的资质，通过获得生成性 AI 的 AWS 认证，您可以展示自己在 AWS云上开发、部署和管理 AI 模型及应用的能力，并在求职市场上获得竞争优势。目前提供10多项 AWS 认证，涵盖基础、助理、专业和专项级别，其中三项与 AI和 ML 领域特别相关：

• 是基础级认证，适合希望建立 AI 服务基础知识的人员。
• : 专为希望在 AWS 上开发基于云的 ML 解决方案的人员设计。
• : 针对希望展示其在构建、部署和扩展 AWS 上机器学习模型的专业人士。

其他资源

尽管前面提到的资源为您提供了良好的基础，AWS 还提供其他材料来帮助开发者和组织充分利用这些变革性技术。GitHub 仓库 提供了丰富的示例应用和代码示例，展示 AWS 的托管服务如何运行大型语言模型的能力。这些示例涵盖生成性 AI的多种用例，包括文本生成、问答、语言翻译和文本摘要。

与此同时， 仓库包含一组快速启动的概念验证示例，用于各种生成性 AI 用例。通过这些 PoC，开发者可以迅速原型制作并部署生成性 AI解决方案。

结论

生成性 AI 在科技领域中已成为颠覆性力量，专业人员需要提升技能以保持竞争力。AWS提供全面的培训和认证机会，助力个人和组织利用这一变革性技术。从基础认证到专项 AI/ML 学习计划，AWS提供丰富的学习资源，以帮助学习者掌握所需技能。此外，通过 AWS 提供的一系列示例、概念验证和深入培训课程，体现了该公司帮助社区充分利用 AWS 上生成性 AI 潜力的承诺。借助这些全面的资源，专业人士可以在这一快速发展领域中树立自己为专家的形象，并推动组织内的创新。