AWS Certified AI Practitioner
Der Kurs "AWS Certified AI Practitioner" deckt die Grundlagen von KI, Machine Learning und generativer KI für AWS-Anwendungsfälle ab, abgestimmt auf die Prüfung AIF-C01. Du gehst folgende Themen durch: grundlegende KI-Konzepte Foundation Models Prompt Engineering verantwortungsvolle KI Sicherheit Compliance Governance Das Training kann von Trainern geleitete Lektionen, Demos, Quizfragen und praktische Beispiele mit AWS-KI-Diensten wie Amazon Bedrock und Amazon SageMaker beinhalten.
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Beschreibung
Der Kurs "AWS Certified AI Practitioner" deckt die Grundlagen von KI, Machine Learning und generativer KI für AWS-Anwendungsfälle ab, abgestimmt auf die Prüfung AIF-C01.
Du gehst folgende Themen durch:
grundlegende KI-Konzepte
Foundation Models
Prompt Engineering
verantwortungsvolle KI
Sicherheit
Compliance
Governance
Das Training kann von Trainern geleitete Lektionen, Demos, Quizfragen und praktische Beispiele mit AWS-KI-Diensten wie Amazon Bedrock und Amazon SageMaker beinhalten.
Nach dem Abschluss solltest du in der Lage sein, passende KI/ML-Ansätze für geschäftliche Anforderungen zu bestimmen und dich auf die Prüfung zum AWS Certified AI Practitioner vorzubereiten.
Was du lernen wirst
Kursinhalt folgt den Prüfungsbereichen des AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01): Grundlagen von KI und ML, generative KI, Anwendungen von Foundation-Modellen, verantwortungsvolle KI sowie Sicherheit, Compliance und Governance für KI.
Modul 1: Grundlagen von KI und Machine Learning
Grundlegende Konzepte von KI, ML und Deep Learning
Häufige ML-Aufgabentypen, einschließlich Klassifizierung, Regression, Clustering und Vorhersagen
Geschäftliche Use Cases für KI auf AWS
Modul 2: Generative KI und Foundation-Modelle
Konzepte der generativen KI, Foundation-Modelle, Prompts, Embeddings und Token
Kriterien zur Modellauswahl, einschließlich Genauigkeit, Latenz, Kosten und Eignung für die Aufgabe
Einführung in Amazon Bedrock und Amazon SageMaker AI
Modul 3: Anwendung von KI-Diensten auf AWS
Use Cases für Text, Bild, Dokumente und Conversational AI
Szenariobasierte Auswahl von AWS-KI- und ML-Diensten
Grundlegende Lösungsmuster mit Amazon Bedrock, Amazon Q und verwandten AWS-Diensten
Modul 4: Verantwortungsvolle KI
Fairness, Erklärbarkeit, Datenschutz, Sicherheit und menschliche Überprüfung
Risiken wie Verzerrungen (Bias), Halluzinationen und Missbrauch
Methoden zur Bewertung von KI-Ergebnissen und Auswirkungen auf Nutzer
Modul 5: Sicherheit, Compliance und Prüfungsvorbereitung
Das AWS-Modell der gemeinsamen Verantwortung für KI-Workloads
Grundlagen zu Datenschutz, Zugriffskontrolle, Überwachung und Governance
Übungsfragen, Überprüfung der Prüfungsbereiche und Lernplanung
Zertifizierung & Prüfung
Der Kurs AWS Certified AI Practitioner bereitet dich auf die Prüfung zum AWS Certified AI Practitioner vor, derzeit AIF-C01.
Die Zertifizierung bestätigt grundlegende Kenntnisse in künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Konzepten der generativen KI, verantwortungsvollen KI-Praktiken und AWS-KI-Diensten wie Amazon Bedrock und Amazon SageMaker AI.
Du kannst die Prüfung über AWS Certification buchen, wobei die Durchführung über Pearson VUE in einem Testzentrum oder als online beaufsichtigte Prüfung möglich ist.
Die Prüfung dauert 90 Minuten und umfasst 65 Fragen in den Formaten Multiple-Choice, Multiple-Response, Sortierung und Zuordnung.
AWS teilt das Ergebnis als bestanden oder nicht bestanden mit, basierend auf einer skalierten Punktzahl von 100 bis 1.000 und einer Mindestpunktzahl von 700 zum Bestehen. Nach dem Bestehen erhältst du das Zertifikat als AWS Certified AI Practitioner, das drei Jahre lang gültig ist.
Offizielle Quelle: AWS Certified AI Practitioner.
Was du erreichen wirst
Wende grundlegende Konzepte der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der generativen KI an, um passende geschäftliche Anwendungsfälle für AWS-KI-Dienste zu identifizieren und zu definieren.
Analysiere wichtige AWS-Dienste für maschinelles Lernen und KI, einschließlich Amazon Bedrock, Amazon SageMaker und Amazon Q, um sie praktischen Geschäftsszenarien zuzuordnen.
Bewerte die Auswahl von Foundation Models, Ansätze für Prompt Engineering und Leistungsfaktoren in generativen KI-Anwendungen.
Wende Prinzipien für verantwortungsvolle KI an, einschließlich Fairness, Transparenz, Datenschutz, Sicherheit und Governance, wenn du AWS-KI-Lösungen planst und bereitstellst.
Erstelle einen effektiven Lernplan für die Prüfung zum AWS Certified AI Practitioner, indem du Kursthemen den Prüfungsbereichen, Fragenformaten und deinen persönlichen Wissenslücken zuordnest.
Bewerte reale KI-Anwendungsfälle, um die Vorteile, Risiken, betrieblichen Aspekte und Kostenfaktoren von AWS-KI-Implementierungen zu analysieren und zu erklären.
Schulungsanbieter
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Häufige Fragen
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