Thiết kế phân tích AI và đường ống hiệu suất trên AWS

Phân tích dữ liệu hiện đại đòi hỏi nhiều hơn chỉ thu thập thông tin; nó đòa hỏi tự động hóa thông minh và cơ sở hạ tầng đám mây tối ưu cao. Chương trình này hướng dẫn bạn cách tích hợp trí tuệ nhân tạo với xử lý dữ liệu dựa trên đám mây và điều chỉnh hiệu suất. Bạn sẽ chuyển từ cài đặt đám mây cơ bản đến thiết kế phức tạp, các quy trình phân tích AI và các chức năng không có máy chủ. Thông qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ cấu hình thực tế, bạn sẽ hiểu cách tận dụng các công cụ đám mây tiên tiến để xây dựng các hệ thống thông minh, hiệu quả. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của phân tích đám mây AI và kỹ thuật hiệu suất. - Cấu hình các mô hình AI sinh học sử dụng AWS Bedrock cho tổng hợp dữ liệu tự động và hiểu biết. - Thực hiện Amazon Q để tối ưu hóa các quy trình phát triển và khắc phục vấn đề kiến trúc đám mây. - Đánh giá các chức năng AWS Lambda để tối ưu hóa tốc độ thực hiện, sử dụng bộ nhớ và chi phí vận hành. - Ứng dụng các mô hình quan sát hiện đại và cơ sở Thế hệ lấy lại-tăng cường (RAG) cho các đường ống phân tích. Chương trình học bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm đám mây cốt lõi trước khi hướng dẫn bạn qua các cấu hình từng bước của các đường ống AI và các kỹ thuật đánh giá hiệu suất nghiêm ngặt. Chương trình này được thiết kế cho các kỹ sư đám mây, nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển mong muốn học các kiểu tích hợp và tối ưu hóa AI hiện đại từ đầu, không cần kinh nghiệm AI trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các giải pháp phân tích đám mây thông minh và nhanh hơn.