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Amazon SageMaker Studio hilft Data Scientists, Modelle für maschinelles Lernen (ML) schnell vorzubereiten, zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu überwachen. Dies geschieht durch die Zusammenführung einer breiten Palette von Funktionen, die speziell für ML entwickelt wurden. Dieser Kurs schult erfahrene Data Scientists in der Verwendung der Tools, die zu Amazon SageMaker Studio gehören, einschließlich Amazon CodeWhisperer und Amazon CodeGuru Security Scan Extensions, zur Verbesserung der Produktivität in allen Phasen des ML-Lebenszyklus.
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Kursinhalt
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- From LLMs to Agents
- Exploring Agentic AI
- Understanding Agentic AI Workflows
- Introducing Autonomous Agents
- Amazon Q and Agentic Development Tools
- Agentic AI with Amazon Bedrock
- Building DIY Solutions
-
Zielgruppe
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- Softwareentwickler, die neu im Bereich der agentenbasierten KI sind und Grundlagenwissen und praktische Implementierungsfähigkeiten suchen
- Technische Fachleute, die KI-Fähigkeiten erforschen und sich für die Kernkomponenten und Anwendungen von agentenbasierter KI interessieren
- Entwicklungsteams, die KI-Lösungen für Agenten bewerten und zwischen verschiedenen Agententypen unterscheiden müssen
- AWS-Benutzer, die in die agentenbasierte KI expandieren, einschließlich aktueller Benutzer von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Amazon Bedrock Agents
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Voraussetzungen
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- Besuch des Kurses Generative AI Essentials oder gleichwertige Berufserfahrung
- AWS-Grundkenntnisse und Erfahrung in der Softwareentwicklung
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Kursziel
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- Fassen Sie die Entwicklung der agentenbasierten KI zusammen und definieren Sie, was etwas "agentenbasiert" macht.
- Identifizierung der Kernkomponenten von Agentensystemen: Ziele, Speicher, Werkzeuge und Umgebung
- Unterscheiden Sie zwischen Workflow, autonomen und hybriden Agenten
- Vergleich der AWS-Serviceoptionen für Agentic AI (spezialisierte, verwaltete und DIY-Ansätze)
- Beschreiben Sie die Funktionen und Anwendungsfälle von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Kiro
- Erklären Sie die Kernfunktionen von Amazon AgentCore und Amazon Bedrock Agents
- Identifizierung grundlegender Implementierungsmuster für Agentic AI
- Beschreibung von Beobachtungs- und Interoperabilitätsmustern für agentenbasierte KI-Systeme in der Produktion
| From LLMs to Agents |
| Understanding Large Language Models (LLMs) |
| Innovations powering agents |
| Evolution timeline from LLMs to Agents |
| Exploring Agentic AI |
| Understanding Agentic AI |
| Types of AI agents |
| Agentic AI applications |
| Understanding Agentic AI Workflows |
| Workflow patterns |
| Amazon Bedrock flows overview |
| Introducing Autonomous Agents |
| How Autonomous Agents work |
| ReAct |
| ReWoo |
| Multi-agent collaboration |
| AWS Agentic AI solutions |
| Amazon Q and Agentic Development Tools |
| Amazon Q Developer |
| Amazon Q Business |
| Amazon Q in AWS Services |
| Kiro: AI-powered IDE with spec-driven development |
| Agentic AI with Amazon Bedrock |
| Amazon Bedrock Agents |
| Amazon Bedrock AgentCore |
| Hands-on lab: Explore Amazon Bedrock Agents integrated with Amazon Bedrock Knowledge Bases and Amazon Bedrock Guardrails |
| Building DIY Solutions |
| DIY solutions |
| Observability and Monitoring |
| Agent Interoperability |
| Course Wrap-up |
| Next steps and additional resources |
| Course summary |
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Classroom Training
- Bevorzugen Sie die klassische Trainingsmethode? Ein Kurs in einem unserer Training Center, mit einem kompetenten Trainer und dem direkten Austausch zwischen allen Teilnehmern? Dann buchen Sie einen der Classroom Training Termine!
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Online Training
- Möchten Sie einen Kurs online besuchen? Zu diesem Kursthema bieten wir Ihnen Online-Kurstermine an. Als Teilnehmer benötigen Sie dazu einen PC mit Internet-Anschluss (mindestens 1 Mbit/s), ein Headset, falls Sie per VoIP arbeiten möchten und optional eine Kamera. Weitere Informationen und technische Empfehlungen finden Sie hier.
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Inhouse-Schulung
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Benötigen Sie einen maßgeschneiderten Kurs für Ihr Team? Neben unserem Standard-Angebot bieten wir Ihnen an, Kurse speziell nach Ihren Anforderungen zu gestalten. Gerne beraten wir Sie hierzu und erstellen Ihnen ein individuelles Angebot.
Die gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.-
Amazon SageMaker Studio hilft Data Scientists, Modelle für maschinelles Lernen (ML) schnell vorzubereiten, zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu überwachen. Dies geschieht durch die Zusammenführung einer breiten Palette von Funktionen, die speziell für ML entwickelt wurden. Dieser Kurs schult erfahrene Data Scientists in der Verwendung der Tools, die zu Amazon SageMaker Studio gehören, einschließlich Amazon CodeWhisperer und Amazon CodeGuru Security Scan Extensions, zur Verbesserung der Produktivität in allen Phasen des ML-Lebenszyklus.
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Kursinhalt
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- From LLMs to Agents
- Exploring Agentic AI
- Understanding Agentic AI Workflows
- Introducing Autonomous Agents
- Amazon Q and Agentic Development Tools
- Agentic AI with Amazon Bedrock
- Building DIY Solutions
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Zielgruppe
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- Softwareentwickler, die neu im Bereich der agentenbasierten KI sind und Grundlagenwissen und praktische Implementierungsfähigkeiten suchen
- Technische Fachleute, die KI-Fähigkeiten erforschen und sich für die Kernkomponenten und Anwendungen von agentenbasierter KI interessieren
- Entwicklungsteams, die KI-Lösungen für Agenten bewerten und zwischen verschiedenen Agententypen unterscheiden müssen
- AWS-Benutzer, die in die agentenbasierte KI expandieren, einschließlich aktueller Benutzer von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Amazon Bedrock Agents
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Voraussetzungen
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- Besuch des Kurses Generative AI Essentials oder gleichwertige Berufserfahrung
- AWS-Grundkenntnisse und Erfahrung in der Softwareentwicklung
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Kursziel
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- Fassen Sie die Entwicklung der agentenbasierten KI zusammen und definieren Sie, was etwas "agentenbasiert" macht.
- Identifizierung der Kernkomponenten von Agentensystemen: Ziele, Speicher, Werkzeuge und Umgebung
- Unterscheiden Sie zwischen Workflow, autonomen und hybriden Agenten
- Vergleich der AWS-Serviceoptionen für Agentic AI (spezialisierte, verwaltete und DIY-Ansätze)
- Beschreiben Sie die Funktionen und Anwendungsfälle von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Kiro
- Erklären Sie die Kernfunktionen von Amazon AgentCore und Amazon Bedrock Agents
- Identifizierung grundlegender Implementierungsmuster für Agentic AI
- Beschreibung von Beobachtungs- und Interoperabilitätsmustern für agentenbasierte KI-Systeme in der Produktion
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| Evolution timeline from LLMs to Agents |
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| Types of AI agents |
| Agentic AI applications |
| Understanding Agentic AI Workflows |
| Workflow patterns |
| Amazon Bedrock flows overview |
| Introducing Autonomous Agents |
| How Autonomous Agents work |
| ReAct |
| ReWoo |
| Multi-agent collaboration |
| AWS Agentic AI solutions |
| Amazon Q and Agentic Development Tools |
| Amazon Q Developer |
| Amazon Q Business |
| Amazon Q in AWS Services |
| Kiro: AI-powered IDE with spec-driven development |
| Agentic AI with Amazon Bedrock |
| Amazon Bedrock Agents |
| Amazon Bedrock AgentCore |
| Hands-on lab: Explore Amazon Bedrock Agents integrated with Amazon Bedrock Knowledge Bases and Amazon Bedrock Guardrails |
| Building DIY Solutions |
| DIY solutions |
| Observability and Monitoring |
| Agent Interoperability |
| Course Wrap-up |
| Next steps and additional resources |
| Course summary |
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Classroom Training
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Online Training
- Möchten Sie einen Kurs online besuchen? Zu diesem Kursthema bieten wir Ihnen Online-Kurstermine an. Als Teilnehmer benötigen Sie dazu einen PC mit Internet-Anschluss (mindestens 1 Mbit/s), ein Headset, falls Sie per VoIP arbeiten möchten und optional eine Kamera. Weitere Informationen und technische Empfehlungen finden Sie hier.
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Inhouse-Schulung
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Die gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.
Online Training