본문으로 바로가기
Python

강의

Amazon Bedrock 입문

중급기술 수준
업데이트됨 2026. 4.
복잡한 인프라 관리 없이 Amazon Bedrock로 기초 AI 모델에 접근하고, AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 학습합니다.
무료로 강의 시작
PythonArtificial Intelligence3시간10 동영상29 연습 문제2,400 XP성취 증명서

무료 계정을 만드세요

또는

계속 진행하시면 당사의 이용약관, 개인정보처리방침 및 귀하의 데이터가 미국에 저장되는 것에 동의하시는 것입니다.

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

Group

2명 이상을 교육하시나요?

DataCamp for Business 체험

강의 설명

복잡함 없이 AI의 힘을 활용할 준비가 되셨나요? Amazon Bedrock의 혁신적인 API로 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 AI 애플리케이션을 구축해 보세요. 한 줄의 코드만으로 Claude와 Nova 같은 최신 모델을 손쉽게 전환하고, 대화를 기억하는 지능형 챗봇을 만들며, 비즈니스를 보호하는 윤리적 AI 가드레일도 구현하게 됩니다. 이제 아이디어를 확장 가능한 지능형 애플리케이션으로 바꿔 보세요!

선수 조건

Introduction to Functions in PythonLarge Language Models (LLMs) Concepts
1

Getting Started with Amazon Bedrock

Learn the fundamentals of Amazon Bedrock, AWS's fully managed foundation model service. Start with basic setup and authentication, explore available foundation models like Claude and Titan, and master essential API interactions. This chapter covers setting up a development environment, choosing appropriate models for a use case, and implementing proper API request handling, including streaming responses and error management.
챕터 시작
2

Working with Bedrock's Inference APIs

In this chapter, you'll progress through three key lessons. Starting with the basics of text generation and response handling, you'll then advance to sophisticated prompt engineering techniques like few-shot learning and structured outputs. The final lesson covers model parameter optimization, teaching learners to fine-tune settings like temperature and token limits for optimal results. Each lesson builds upon the previous, moving from fundamental API interactions to advanced parameter control for specific use cases.
챕터 시작
3

Building Applications with Amazon Bedrock

In this chapter, you’ll build robust and responsible applications with Amazon Bedrock, moving beyond basic API interactions. Starting with conversational AI, you’ll master state management and context handling to create coherent chat experiences. You’ll then explore advanced prompting techniques, learning how to generate diverse content types while maintaining consistent style and tone. The chapter covers critical production aspects like error handling, rate limiting, and efficient response processing. Finally, you will implement ethical guardrails and safety measures, ensuring your AI applications are both powerful and responsible.
챕터 시작
Amazon Bedrock 입문
강의
완료

수료증 획득

LinkedIn 프로필, 이력서 또는 CV에 이 자격증을 추가하세요
소셜 미디어와 성과 평가에서 공유하세요
지금 등록

19백만 명 이상의 학습자와 함께 Amazon Bedrock 입문을(를) 시작하세요!

무료 계정을 만드세요

또는

계속 진행하시면 당사의 이용약관, 개인정보처리방침 및 귀하의 데이터가 미국에 저장되는 것에 동의하시는 것입니다.

DataCamp for Mobile을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키세요.

모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.