AWS Tools and Services for AI

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AWS Tools and Services for AI

Ce cours fait partie de Spécialisation AWS AI Practitioner

Instructeur : LearnKartS

Inclus avec Coursera Plus

2 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

8 heures pour terminer

3 semaines à 2 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Understand the basics of Generative AI and large language models
Explore Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques
Use Amazon Bedrock to build and deploy Gen AI applications
Apply prompt engineering to fine-tune AI model outputs

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : OpenAI
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : AWS SageMaker
Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : ChatGPT

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

avril 2025

Évaluations

12 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 2 modules dans ce cours

Want to create real-world AI applications? This course takes you from theory to AWS AI development. This course helps developers, data scientists, and AI enthusiasts maximize AWS-managed AI services.

Through guided exercises and real AWS tools, you'll learn to work with generative AI, Large Language Models (LLMs), and Retrieval-Augmented Generation (RAG). Explore how prompt engineering influences intelligent AI interactions and how hyperparameters impact Gen-AI output. Unlike traditional courses that only explain concepts, this course equips you to build, fine-tune, and deploy AI models using services like Amazon Bedrock, Comprehend, Polly, Transcribe, Lex, and Amazon Q. You'll gain firsthand experience with prompt design, model evaluation, and AI service integration—all within the AWS ecosystem. This is the second course in the AWS Certified AI Practitioner Specialization and is perfect for learners who want to apply AI with confidence using AWS. By the end, you won't just know AWS tools—you'll know how to use them. Walk away with the practical skills to create, optimize, and deploy AI solutions that work in the real world.

This module introduces the core principles of Generative AI, covering foundational concepts, language models, and prompt engineering. Learners also explore practical applications using Amazon Bedrock and Amazon Q.

Inclus

32 vidéos5 lectures7 devoirs

32 vidéosTotal 110 minutes

Course Introduction3 minutesPrévisualiser le module
Learning Objectives0 minutes
Fundamentals of Generative AI 5 minutes
Demo : Getting Familiar with AWS AI Services6 minutes
Diffusion Models2 minutes
Transformer-Based Large Language Models (LLMs)2 minutes
Multi-modal Models1 minute
Key Features of Amazon Bedrock5 minutes
Amazon Bedrock – Use Cases1 minute
Demo- Bedrock overview5 minutes
Understanding GPT2 minutes
Implementing Generative AI with Amazon Bedrock4 minutes
Summary1 minute
Learning Objectives0 minutes
Key Concepts in Language Models: Part-15 minutes
Key Concepts in Language Models: Part-24 minutes
Prompts and Prompt Engineering2 minutes
Designing a Prompt4 minutes
Hyperparameter2 minutes
Choosing Top-p, Top-k and Temperature6 minutes
Prompt Engineering Techniques4 minutes
Demo- Prompt Engineering Techniques5 minutes
Prompt Engineering Risks2 minutes
Prompt Templates1 minute
Demo-Prompt Optimization Parameters6 minutes
Generative AI Foundation Models2 minutes
Practical Applications of Generative AI2 minutes
Amazon Q1 minute
Key Components of Amazon Q1 minute
Developer Fundamentals on Amazon Q2 minutes
Demo- Amazon Q Walkthorugh7 minutes
Summary1 minute

5 lecturesTotal 50 minutes

Bedrock Cost Considerations10 minutes
Amazon Bedrock Agents10 minutes
Gen AI: Measuring Business Efficiency and Value10 minutes
Optimizing Prompts10 minutes
Party Rock - Playground for Gen AI apps10 minutes

7 devoirsTotal 120 minutes

Core Concepts of Generative AI and Amazon Bedrock15 minutes
Language Models, Prompt Engineering, and Amazon Q30 minutes
Core Concepts of Generative AI15 minutes
Amazon Bedrock15 minutes
Language Models and Prompt Engineering15 minutes
Prompt Engineering Techniques15 minutes
Generative AI Foundation Models and Amazon Q15 minutes

This module explores how Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances AI responses with relevant data and how to optimize AI models for performance and efficiency using AWS AI services.

Inclus

23 vidéos4 lectures5 devoirs

23 vidéosTotal 105 minutes

Learning Objectives0 minutesPrévisualiser le module
RAG (Retrieval-Augmented Generation)4 minutes
Applications of RAG1 minute
RAG – Advantages and Disadvantages4 minutes
AWS AI Managed Services Part-15 minutes
Demo- Amazon Transcribe in Action4 minutes
Demo- Amazon Translate Walkthrough7 minutes
Demo-Simplifying Text Analysis with Comprehend7 minutes
Demo- Exploring Amazon Polly5 minutes
AWS AI Managed Services Part-24 minutes
Demo- Understanding Amazon Lex9 minutes
Demo-Amazon Rekognition Walkthrough6 minutes
Demo- Amazon Textract Overview4 minutes
AWS Database Options for Storing Embeddings5 minutes
Summary2 minutes
Learning Objectives0 minutes
Model Pre-Training and Fine-Tuning with AWS 5 minutes
Fine-Tuning for Conversational AI2 minutes
Demo- Fine-Tuning Bedrock Model8 minutes
Model Evaluation Techniques4 minutes
Evaluate and Refine Models Post-deployment5 minutes
Summary1 minute
Course Completion2 minutes

4 lecturesTotal 40 minutes

Amazon Mechanical Turk10 minutes
Amazon Personalize10 minutes
Industry-Specific Use Cases for Model Evaluation10 minutes
Advanced Guidelines for Continuous Model Optimization10 minutes

5 devoirsTotal 105 minutes

Retrieval-Augmented Generation (RAG) and AWS AI Services30 minutes
Model Optimization30 minutes
Retrieval-Augmented Generation (RAG)15 minutes
AWS AI Managed Services15 minutes
Model Optimization15 minutes

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Instructeur

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

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Foire Aux Questions

The course covers Amazon Bedrock for creating generative AI apps, Amazon Q , and AWS AI Managed Services - Transcribe, Translate, Comprehend, Polly, Lex, Rekognition and Textract.

Yes, a course completion certificate is allocated upon completing all graded assignments and quizzes present in the Introduction to AWS course.

Absolutely. AI-focused positions are in great demand, and this course will provide you with the practical skills you need to stand out as an AI analyst, AI product manager, or Cloud practitioner.

Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.