Khóa học
Giới thiệu về Amazon Bedrock
Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 03, 2026Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí
Bao gồm vớiCao cấp or Đội nhóm
PythonArtificial Intelligence3 giờ10 video30 Bài tập2,500 XPGiấy Chứng Nhận Thành Tích
Tạo tài khoản miễn phí
hoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.Được yêu thích bởi học viên tại hàng nghìn công ty
Đào tạo 2 người trở lên?
Thử DataCamp for BusinessMô tả khóa học
Điều kiện tiên quyết
Introduction to Functions in PythonLarge Language Models (LLMs) Concepts1
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.
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.
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.
Giới thiệu về Amazon Bedrock
Hoàn Thành
Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành
Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của banChia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban
Bao gồm vớiCao cấp or Đội nhóm
Đăng Ký NgayTham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Giới thiệu về Amazon Bedrock ngay hôm nay!
Tạo tài khoản miễn phí
hoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.