Developing Generative AI Applications on AWS
Embedded Files
講座紹介
講座紹介
生成AIの勉強を始めたけれど，生成AIを取り入れたシステムはどうやれば作れるのか，と悩んでいる方のためのコースです。このコースでは，生成AIの基礎から始めて，生成AIを利用したシステムのサンプルまで，手を動かして学習していきます。
開催情報
開催情報
受講対象者
受講対象者
対象者
大規模言語モデルを活用することに関心のあるソフトウェア開発者
前提条件
このコースを受講するにあたっては、次のことを身につけておくことをお勧めします。
AWS Technical Essential コースの受講
Python の中級レベルの習熟度
機械学習の基礎知識があるとより理解しやすくなります
到達目標
到達目標
生成 AI の重要性を定義し、その潜在的なリスクと利点を説明する
生成 AI のユースケースからビジネス価値を知る
生成 AI に関する技術的基礎と重要な用語について話し合う
特定のモデルに最適なプロンプト手法を知る
考えられるプロンプトの誤用を知る
生成 AI アプリケーションを構築するために Amazon Bedrock を利用して実装できるアーキテクチャパターンを説明する
その他
講座内容
講座内容
モジュール1 生成 AI の概要 – 可能性を実現する力
MLの概要
生成AIの基本
生成AIのユースケース
生成AIの実用
リスクとメリット
モジュール2 生成 AI プロジェクトの計画
生成AIの基本
生成AIの実用
生成AIの背景
生成AIプロジェクトの計画手順
リスクと緩和策
モジュール3 Amazon Bedrock 入門
Amazon Bedrock の紹介
アーキテクチャとユースケース
Amazon Bedrock の使用方法
デモ: Amazon Bedrock のセットアップとプレイグラウンドへのアクセス
モジュール4 プロンプトエンジニアリングの基礎
基礎モデルの基本
プロンプトエンジニアリングの基本
基本的なプロンプトテクニック
高度なプロンプトテクニック
デモ：基本的なテキストプロンプトの微調整
モデル固有のプロンプトテクニック
プロンプトの誤用への対処
バイアスの緩和
• デモ：画像のバイアス緩和（2日目）
モジュール5 Amazon Bedrock アプリケーションコンポーネント
アプリケーションとユースケース
生成AIアプリケーションコンポーネントの概要
基礎モデルとFMインターフェイス
データセットと埋め込みの操作
デモ：Word Embeddings
その他のアプリケーションコンポーネント
RAG • モデルの微調整
生成AIアプリケーションのセキュリティ確保
生成AIアプリケーションのアーキテクチャ
モジュール6 Amazon Bedrock 基盤モデル
Amazon Bedrock Foundation Modelsの紹介
Amazon Bedrock FMsの推論への使用
Amazon Bedrockのメソッド
データ保護と監査可能性
ラボ：ゼロショットプロンプトを使用したテキスト生成のためのAmazon Bedrockモデルの呼び出し
モジュール7 LangChain
LLM のパフォーマンスの最適化
AWS と LangChain の統合
LangChain を使用したモデルの使用
プロンプトの構築
インデックスを使用したドキュメントの構造化
メモリを使用したデータの保存と取得
チェーンを使用したコンポーネントの順序付け
LangChain エージェントを使用した外部リソースの管理
モジュール8 アーキテクチャパターン
アーキテクチャパターンの紹介
テキストの要約
ラボ: Amazon Titan Text Premier を使用して小規模なファイルのテキストを要約する
ラボ：Amazon Titan を使用して長文のテキストを要約する
質問応答
ラボ：Amazon Bedrock を使用して質問応答を行う
チャットボット
ラボ：チャットボットを構築する
コード生成
ラボ：Amazon Bedrock Models を使用してコードを生成する
Amazon Bedrock における LangChain とエージェント
ラボ：Converse API を使用して会話型アプリケーションを構築する
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