Amazon Bedrock

Szkolenie „Amazon Bedrock – praktyczne tworzenie aplikacji generatywnej AI na AWS” to dynamiczny kurs (2-3 dni), ukierunkowany na zdobycie niezbędnych umiejętności w zakresie projektowania, integracji oraz bezpiecznego wdrażania rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencji z wykorzystaniem

Czas trwania

24h · 3 dni

Zapytaj o program → Zobacz wszystkie

Dla kogo

Idealny dla zespołów, które…

1 Programistów i inżynierów ML/AI oraz architektów rozwiązań cloud (podstawy AWS i pracy z API)

2 Architektów rozwiązań i specjalistów DevOps/Cloud wdrażających GenAI na AWS

3 Entuzjastów budujących chatboty, systemy generatywne, rozwiązania RAG lub automatyzacje oparte o API

4 Menedżerów IT i analityków chcących zautomatyzować procesy z użyciem GenAI (zrozumienie możliwości i ograniczeń)

5 Osób odpowiedzialnych za innowacje i rozwój narzędzi AI w organizacji (standardy, ryzyka, governance)

Efekty po programie

Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.

✓

Szybkie i bezpieczne uruchamianie środowiska Amazon Bedrock oraz wywołania modeli przez Console/SDK/CLI

✓

Dobór Foundation Models i konfiguracja parametrów pod cel, koszt, latencję oraz ryzyko jakościowe

✓

Budowa prototypów aplikacji GenAI na AWS (chatbot/asystent, generator treści) z integracją S3, Lambda i REST API oraz podstawami RAG

✓

Stosowanie mechanizmów bezpieczeństwa i zgodności: IAM, redakcja danych, guardrails, odporność na prompt injection

✓

Monitoring użycia, kosztów i jakości: logi, metryki, alerty oraz podstawowa ewaluacja i testy regresji promptów

✓

Dokumentacja i checklisty pilotażu: architektura, wymagania danych, ryzyka i dobre praktyki utrzymania rozwiązań GenAI

Program · 6 modułów

Co konkretnie robimy

Dzień 1: Wprowadzenie do Amazon Bedrock i fundamenty generatywnej AI

M01

Moduł 1: Amazon Bedrock – architektura i możliwości

· Ekosystem Amazon Bedrock i porównanie z innymi narzędziami GenAI
· Foundation Models w Bedrock (Anthropic, AI21, Meta, Stability, Amazon Titan): przegląd i kryteria doboru
· Mechanizmy bezpieczeństwa i zgodności: ochrona danych, izolacja, szyfrowanie, ślad audytowy, wymagania organizacyjne
· Scenariusze biznesowe dla Amazon Bedrock i kryteria doboru modelu do aplikacji (jakość, koszt, ryzyko)

M02

Moduł 2: Pierwsze kroki – konfiguracja środowiska i wywołania API

· Konfiguracja konta AWS i dostęp do Amazon Bedrock (console, SDK, CLI)
· Warsztaty: szybkie uruchomienie i testowanie wybranych foundation models
· Podstawowa integracja API Bedrock z aplikacjami (Python, JavaScript)
· Tokeny, limity, rozliczenia i podstawy kontroli kosztów

Dzień 2: Budowa rozwiązań AI – integracja, personalizacja, automatyzacja

M03

Moduł 3: Rozwój funkcjonalności i integracja modeli Bedrock

· Modele multimodalne (tekst, obraz): przypadki użycia i ograniczenia
· Generowanie i analiza treści: prompt engineering, kontrakty odpowiedzi, chaining, podstawy ewaluacji jakości
· Architektura aplikacji z Amazon Bedrock oraz chmurowe workflow
· Integracja z S3, Lambda, REST API – wzorce automatyzacji procesów
· Warsztaty: budowa własnego chatbota/generatora treści (kontekst, pamięć, podstawy RAG)
· Kontrola kosztów i optymalizacja wykorzystania modeli

M04

Moduł 4: Bezpieczeństwo, monitoring i najlepsze praktyki wdrożeniowe

· Zarządzanie dostępem i bezpieczeństwem modeli (IAM, polityki, separacja środowisk, audit logs)
· Monitoring działania i użycia modeli (CloudWatch, logi, metryki, Billing, alerty)
· Diagnostyka i eliminacja najczęstszych błędów
· Praktyki privacy i minimalizacji ryzyk (dane wrażliwe, redakcja, prompt injection, wyciek kontekstu)
· Optymalizacja kosztów, skalowanie wdrożeń i zarządzanie użytkownikami

Dzień 3: Zaawansowane scenariusze wdrożeniowe i projekty końcowe

M05

Moduł 5: Case studies i rozszerzone możliwości

· Przykłady wdrożeń Bedrock w firmach – automatyzacja dokumentów, generowanie ofert, analiza danych
· Integracja Bedrock z innymi usługami AWS (SageMaker, API Gateway, Step Functions)
· Warsztaty: przygotowanie autorskiego projektu i prezentacja rezultatów

M06

Moduł 6: Rozwój kompetencji i przewaga dzięki generatywnej AI

· Trendy i roadmapy rozwoju AI na AWS
· Dobre praktyki dokumentacji oraz przygotowanie do certyfikacji AWS AI
· Q&A: wyzwania, możliwości, plany wdrożeniowe uczestników

Każdy moduł modyfikujemy pod Twój stack i kontekst. Powyższe to punkt wyjścia — nie sztywna agenda.

Jak pracujemy

Od briefu do retro w 30 dniach.

Brief i diagnoza

Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.

Modyfikacja programu

Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.

Warsztat

Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.

Retro + raport

Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.

Zapytanie

Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.

Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.

✓Wycena w 48h od briefu

✓Pierwsza sesja w 30 dni

✓Pilotaż przed pełną decyzją

✓Faktura VAT, możliwość płatności w transzach

Imię i nazwisko

Firma

E-mail

Telefon

Wielkość zespołu

Czego potrzebuje zespół?

Co robimy z Twoimi danymi

Dane służbowe (imię, e-mail firmowy, telefon, firma, stanowisko) przetwarzamy w celu obsługi zapytania o szkolenie dla firmy i przygotowania oferty. Administratorem danych jest infoShare Academy Sp. z o.o., Al. Grunwaldzka 472B, 80-309 Gdańsk. Podanie danych jest dobrowolne, ale niezbędne do udzielenia odpowiedzi. Masz prawo dostępu do danych, ich sprostowania, usunięcia, ograniczenia przetwarzania i wniesienia sprzeciwu. Pełną informację znajdziesz w Klauzuli informacyjnej.

Zgody marketingowe (dobrowolne) Wyrażam zgodę na kontakt marketingowy w sprawie oferty szkoleń B2B (e-mail, telefon służbowy) od infoShare Academy Sp. z o.o..

Administratorem danych osobowych jest infoShare Academy sp. z o.o. Zasady przetwarzania danych osobowych znajdują się w dokumentach Polityka Prywatności oraz Klauzula Informacyjna.

Inne programy dla zespołów

Zobacz wszystkie →