Developing Generative AI Applications on AWS

KURSUN TANIMI

Kurs kapsamında Amazon Bedrock ile çalışmaya başlama, temel ve ileri seviye prompt engineering teknikleri ile Amazon Bedrock ve LangChain kullanılarak üretken yapay zekâ çözümleri için yaygın olarak kullanılan tasarım desenleri ele alınmaktadır. Demonstrasyonlar ve uygulamalı çalışmalar aracılığıyla katılımcılar, Retrieval Augmented Generation (RAG) dâhil olmak üzere gerçek hayat senaryolarına bu kavramları uygular.

Seviye: Temel
Süre: 2 gün

KİMLER KATILABİLİR?
Bu kurs aşağıdaki profiller için uygundur:
  • Yazılım geliştiriciler Bulut mimarları ve çözüm mimarları Makine öğrenmesi ve yapay zekâ çözümlerine ilgi duyan teknik profesyoneller
  •  Amazon Web Services (AWS) üzerinde üretken yapay zekâ uygulamaları geliştirmek isteyen teknik ekipler LLM tabanlı uygulamaları mevcut sistemlerine entegre etmeyi hedefleyen mühendisler Kimler Katılabilir: büyük dil modellerini (LLM) kullanmak isteyen yazılım geliştiriciler. 
Kursun Amacı

Eğitimi tamamladığınızda aşağıdaki yetkinliklere sahip olacaksınız:

  • Amazon Bedrock kullanarak üretken yapay zekâ uygulamaları geliştirebilme

  • Üretken yapay zekâ uygulamaları için mimari desenler tasarlayabilme

  • Temel modelleri (Foundation Models – FM) programatik olarak çağırmak için Amazon Bedrock API’lerini yapılandırabilme

  • Amazon Bedrock araçları ve açık kaynak framework’leri entegre ederek agentic (ajan tabanlı) yapay zekâ uygulamaları geliştirebilme

  • Amazon Bedrock Knowledge Bases kullanarak Retrieval Augmented Generation (RAG) tabanlı özel çözümler oluşturabilme

  • Açık kaynak SDK’ları Amazon Bedrock ile entegre ederek iş odaklı uygulamalar geliştirebilme

  • Prompt engineering tekniklerini uygulayarak model çıktılarının kalitesini optimize edebilme

  • Üretken yapay zekâ uygulamalarının bileşenlerini değerlendirebilme

  • Üretken yapay zekâ çözümlerinde güvenli ve sorumlu yapay zekâ uygulamalarını hayata geçirebilme


Day 1
Module 1: Introduction to Generative AI - Art of the Possible
 • Overview of ML
 • Basics of generative AI
 • Generative AI use cases
 • Generative AI in practice
 • Risks and benefits

 Module 2: Planning a Generative AI Project
 • Generative AI fundamentals
 • Generative AI in practice
 • Generative AI context
 • Steps in planning a generative AI project
 • Risks and mitigation

 Module 3: Getting Started with Amazon Bedrock
 • Introduction to Amazon Bedrock
 • Architecture and use cases
 • How to use Amazon Bedrock
 • Demonstration: Setting Up Amazon Bedrock Access and Using Playgrounds

 Module 4: Foundations of Prompt Engineering
 • Basics of foundation models
 • Fundamentals of prompt engineering
 • Basic prompt techniques
 • Advanced prompt techniques
 • Demonstration: Fine-Tuning a Basic Text Prompt
 • Model-specific prompt techniques
 • Addressing prompt misuses
 • Mitigating bias
 • Demonstration: Image Bias-Mitigation

 Day 2
 Module 5: Amazon Bedrock Application Components
 • Applications and use cases
 • Overview of generative AI application components
 • Foundation models and the FM interface
 • Working with datasets and embeddings
 • Demonstration: Word Embeddings
 • Additional application components
 • RAG • Model fine-tuning
 • Securing generative AI applications
 • Generative AI application architecture

 Module 6: Amazon Bedrock Foundation Models
 • Introduction to Amazon Bedrock foundation models
 • Using Amazon Bedrock FMs for inference
 • Amazon Bedrock methods
 • Data protection and auditability
 • Lab: Invoke Amazon Bedrock model for text generation using zero-shot prompt

 Module 7: LangChain
 • Optimizing LLM performance
 • Integrating AWS and LangChain
 • Using models with LangChain
 • Constructing prompts
 • Structuring documents with indexes
 • Storing and retrieving data with memory
 • Using chains to sequence components
 • Managing external resources with LangChain agents

 Module 8: Architecture Patterns
 • Introduction to architecture patterns
 • Text summarization
 • Lab: Using Amazon Titan Text Premier to summarize text of small files
 • Lab: Summarize long texts with Amazon Titan
 • Question answering
 • Lab: Using Amazon Bedrock for question answering
 • Chatbots
 • Lab: Build a chatbot
 • Code generation • Lab: Using Amazon Bedrock Models for Code Generation
 • LangChain and agents for Amazon Bedrock
 • Lab: Building conversational applications with the Converse API

S: Ödeme Seçenekleri Nelerdir?

Eğitimlerimizin toplam ücreti eğitim başlamadan önce tahsil edilir. Ödemenizi Türk Lirası ve USD cinsinden EFT/Havale veya Kredi Kartından yapabilirsiniz.

S: Online Eğitim hizmetiniz var mıdır?

Eğitimlerimiz online olarak yapılmaktadır. Eğitimlerimizi kurumsal olarak fiziki ortamda almak isterseniz iletişime geçmek için form doldurabilirsiniz.

S: Kurumumuza (firma) özel olarak eğitim almak için ne yapmalıyız?

Kurumlara özel olarak organize ettiğimiz yerde, online veya kurumların kendi yerlerinde eğitim sağlamaktayız. Kurumunuza özel talebiniz için formu doldurmanız yeterlidir. Eğitim grubu tarafından en kısa sürede sizinle irtibata geçilecektir.

S: Sınıflarınız kaç kişiliktir?

Eğitimlerimiz en az 5 en fazla 15 kişilik sınıflarda yapılmaktadır. Bir eğitim ortalama 10-12 kişi ile gerçekleşmektedir.

S: Eğitmenleriniz hakkında bilgi alabilir miyiz?

Eğitimler AWS tarafından yetkilendirilmiş sertifikalı profesyonel eğitmenler tarafından verilmektedir.

S: Eğitim süresince eğitmene soru sorabilir miyim?

Dersler interaktif olarak yapılmaktadır. Ders dışı bilgi sorusu sorulabilmektedir. Ders harici danışmak istediğiniz özel projeler için bizimle form üzerinden iletişime geçebilirsiniz.

S: Eğitim belirtilen başlangıç tarihinde başlayacak ve belirtilen sürede bitirilecek mi?

Eğitimlerimiz eğitim takviminde belirtilen zamanlarda başlar; yeterli kişi sağlanması amacıyla Yönetim.Academy eğitimleri erteleme hakkına sahiptir. Yönetim.Academy ilan edilmiş eğitimlerin tarihlerini değiştirme hakkını saklı tutar. Eğitime kayıt olmuş kişiler bu değişikliklerden haberdar edilir.

S: Eğitimin dili ne olacaktır?

Eğitim dilimiz Türkçe, paylaşılan eğitim materyalleri İngilizcedir.

S: Ders materyalleri nelerdir?

Eğitimde kullanılan tüm materyaller AWS in bütün dünyada kullanılmak üzere , sadece yetkilendirdiği eğitim partnerları aracılığı ile sunduğu orijinal materyallerdir. Eğitim içeriğine göre eğitim içeriği  katılımcıların e maillerine yazılım kitap olarak tanımlanacaktır. Bu kitaplar, teknolojik değişimler gereğince hızla güncellenmektedir. Katılımcılar bu elektronik kitapları 2 yıl boyunca kullanma hakkına sahiptirler. Aynı zamanda, eğitimlerin konularına bağlı olarak, öğrencilerin öğrendiklerini hemen test etmeğe başladıkları , laboratuvar ortamı da bulunmaktadır. Böylelikle , öğrenciler kısa sürede öğrendiklerini hızla uygulamaya geçirebilmektedirler.

S: Eğitim süresi verimli bir eğitim için yeterli midir?

Eğitimlerin içerikleri ve ilgili süresi AWS tarafından güncel ihtiyaca uygun olarak geliştirilmiştir. Hızla değişen teknolojik yapıların gerekleri doğrultusunda güncellenmektedir.

S: Eğitimlerde katılım zorunluluğu var mı?

Eğitimler esnasında laboratuvar çalışmaları bulunmaktadır. Eğitim sonrası da hedefiniz sertifika almak ise devam etmeniz gerekmektedir.

S: Eğitimler kayıt edilmekte mi?

AWS ( Amazon Web Services)  kuralları gereğince eğitimler kayıt altına alınmamaktadır.

S: Diğer eğitim merkezlerinden farkınız nedir?

Yönetim Academy, AWS ( Amazon Web Services) Türkiye’deki yetkili tek ileri seviye eğitim  ortağıdır. 2014 yılında teknolojik danışmanlık ve eğitim vermek üzere kurulmuştur. Şimdiye kadar 10,000 den fazla öğrenciye katkıda bulunmuş olan Yönetim Academy güçlü ve güvenilir bir eğitim merkezidir. Bu gücünü , firmalara ve bireylere, bünyesinde barındırdığı , AWS onaylı eğitmenlerin liderliğinde düzenlediği, güncel örneklerle desteklenmiş, eğitimlerle aktarmaktadır. Öğrencilerin yüksek seviyedeki memnuniyet değerlendirmeleri bunun en güzel örneğidir.