Projektowanie potoków analitycznych i wydajnościowych opartych na sztucznej inteligencji na AWS

Nowoczesna analiza danych wymaga czegoś więcej niż tylko zbierania informacji; wymaga inteligentnej automatyzacji i wysoce zoptymalizowanej infrastruktury chmurowej. Ten kurs tekstowy prowadzi przez integrację sztucznej inteligencji z przetwarzaniem danych w chmurze i dostrajaniem wydajności. Przejdziesz od podstawowych konfiguracji chmury do projektowania wyrafinowanych, opartych na sztucznej inteligencji procesów analitycznych i funkcji benchmarkingowych bez serwera. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom konfiguracji zrozumiesz, jak wykorzystać zaawansowane narzędzia chmurowe do budowania wydajnych, inteligentnych systemów. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje analityki chmurowej i inżynierii wydajności opartej na sztucznej inteligencji. - Skonfiguruj generatywne modele AI za pomocą AWS Bedrock do automatycznej syntezy danych i spostrzeżeń. - Wdrażaj Amazon Q, aby usprawnić przepływy pracy programistycznej i rozwiązywać problemy z architekturami chmurowymi. - Benchmark AWS Lambda funkcje w celu optymalizacji szybkości wykonywania, wykorzystania pamięci i kosztów operacyjnych. - Zastosuj nowoczesne wzorce obserwacji i podstawy Retrieval-Augmented Generation (RAG) do potoków analitycznych. Program nauczania rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstawowych pojęć chmurowych, a następnie przeprowadza krok po kroku przez konfiguracje potoków AI i rygorystyczne techniki benchmarkingu wydajności. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów chmur, analityków danych i programistów, którzy chcą nauczyć się nowoczesnych technik integracji i optymalizacji AI od podstaw, bez wcześniejszego doświadczenia w AI. Zacznij czytać już dziś, aby tworzyć inteligentniejsze, szybsze rozwiązania analityczne w chmurze.