AWS Bedrock Essentials: Build Generative AI Applications
Learn to integrate, prompt, and scale foundation models using AWS Bedrock to build production-ready generative AI applications.
-
💬
Instruktor AI
Zadawaj pytania o każdą lekcję i otrzymuj jasną odpowiedź od razu, o każdej porze. -
🕐
Zacznij kiedy chcesz
Bez harmonogramów i terminów — ucz się we własnym tempie, kiedy chcesz. -
🌐
Po polsku
Lekcje, zadania i certyfikat — wszystko w pełni w Twoim języku.
O tym kursie
Generative AI is transforming how we build software, but managing multiple foundation models and complex machine learning infrastructure can be overwhelming. This text-based course simplifies the process by teaching you how to leverage AWS Bedrock as a single, unified API to access leading AI models. You will learn to easily build, configure, and scale intelligent applications without managing underlying servers.
By completing this course, you will transition from understanding basic AI concepts to confidently deploying production-ready generative AI workflows. You will master the fundamentals of model selection, prompt engineering, and secure API integration within the AWS ecosystem.
What you'll learn:
- Understand core generative AI concepts, foundational model architecture, and the AWS Bedrock environment
- Configure and call diverse foundation models from top providers using a single, unified API
- Apply effective prompt engineering techniques directly in your application code for optimal model responses
- Implement Retrieval-Augmented Generation (RAG) patterns to connect models to custom text data sources
- Secure your AI applications using AWS Identity and Access Management (IAM) and data privacy best practices
- Monitor and optimize model performance, latency, and API costs for production workloads
The course begins with foundational definitions of large language models and a clear introduction to the AWS Bedrock playground. From there, you will progress through written, step-by-step implementation guides that teach you how to write clean integration code, handle model parameters, and structure secure AI workflows.
This course is designed for software developers, cloud enthusiasts, and technology professionals who are new to generative AI development on AWS. No prior machine learning or AI experience is required, though a basic familiarity with cloud concepts and general programming is helpful.
Start reading today to build and deploy your first secure generative AI application on AWS Bedrock.
Co otrzymasz
-
📜
Certyfikat ukończenia
Dodaj do profilu LinkedIn -
💬
Osobisty tutor AI
Utknąłeś na lekcji? Zapytaj wbudowanego tutora o cokolwiek, w dowolnej chwili. -
♾️
Dożywotni dostęp
Wracaj, kiedy chcesz — bez wygaśnięcia -
📱
Telefon lub komputer
Działa wszędzie, na każdym urządzeniu -
💸
Zwrot w 14 dni
Bez pytań -
⚡
Krótko i konkretnie
2 godz 30 min praktycznej treści
Recenzje
Brak recenzji — bądź pierwszą osobą, która podzieli się doświadczeniem.
Inni uczyli się też
🎓 Z certyfikatem
Prywatna sztuczna inteligencja z LLM typu open source: wdrożenie lokalne, RAG i agenci
Certyfikat
Praktyka
5 400 ֏
→
💼 Gotowy do pracy
🎓 Z certyfikatem
Dopracowywanie modeli OpenAI: dostosowywanie LLM za pomocą własnych danych
Certyfikat
Praktyka
5 400 ֏
→
🏆 Najpopularniejszy
🎓 Z certyfikatem
Tworzenie systemów RAG za pomocą usług Azure OpenAI i Azure AI Search
Certyfikat
Praktyka
5 400 ֏
→
💼 Gotowy do pracy
🎓 Z certyfikatem
Rozwój aplikacji AI z LangChain
Certyfikat
Praktyka
5 400 ֏
→
Najczęstsze pytania
Czego potrzebuję, by wziąć udział w tym kursie? +
Wystarczy telefon lub komputer z internetem. Bez instalacji i specjalnego sprzętu.
Jak zapłacić? +
Kartą przez Stripe. Nie przechowujemy danych karty — robi to bezpiecznie Stripe.
Czy mogę otrzymać zwrot? +
Tak — pełen zwrot w 14 dni, bez pytań.
Jak długo będę mieć dostęp? +
Na zawsze. Po zakupie kurs jest twój — wracaj, kiedy chcesz.
Czy dostanę certyfikat? +
Tak. Po ukończeniu otrzymasz certyfikat, który możesz dodać do profilu LinkedIn.
Stworzony dla uczących się w
IT
Design
Finanse
Marketing
Ochrona zdrowia
Edukacja
Hotelarstwo
Produkcja