К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Gen AI Dev- Foundation Model API Integrations · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Gen AI Dev- Foundation Model API Integrations

Курс от Amazon Web Services
Продвинутый≈ 1.2 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Foundation model (FM) API integrations form the backbone of modern generative AI applications on AWS. When you understand how to implement these integrations effectively, you can build scalable, production-ready applications. These applications can utilize the power of more than 100 serverless FMs supported by Amazon Bedrock and other AWS AI services. In this module, you'll explore the different types of foundation model request patterns, and you'll learn how streaming responses are used to impl

Навыки, которые вы освоите

ScalabilityPython ProgrammingArtificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)Generative AILarge Language ModelingArtificial IntelligenceLLM ApplicationSoftware DevelopmentAmazon Web ServicesNatural Language ProcessingMachine LearningReal Time DataCloud ComputingPrompt EngineeringServerless ComputingApplication Programming Interface (API)API DesignAPI Gateway

Программа курса

4 модулей · 48 учебных материалов

01Introduction3 материалов

Module Introduction

IntroductionЧтениеCore FM Integration PrinciplesЧтениеIntegration Architecture PatternsЧтение
02Model Request Patterns15 материалов

Model Request Pattern Options

IntroductionЧтение

Учитесь у экспертов

AWS Instructor

Преподаватель курса

Gen AI Dev- Foundation Model API Integrations
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 1.2 ч

4 модулей

Язык: Английский

Часть программы вашего университета
Request Pattern FundamentalsЧтение
Synchronous Request Patterns for AI ApplicationsЧтение
Asynchronous Request Patterns for AI ApplicationsЧтение
Hybrid Approach StrategiesЧтение

Synchronous Model Requests

IntroductionЧтениеSynchronous Bedrock RequestsЧтениеCompute Environment OptionsЧтениеSoftware Development Kit (SDK) Implementation ExamplesЧтениеExample Workflow: Document Sentiment AnalysisЧтение

Asynchronous Model Requests

IntroductionЧтениеAsynchronous Implementation ConsiderationsЧтениеImplementation Example: Content ModerationЧтениеMonitoring and optimizationЧтениеExample Workflow: Content ModerationЧтение
03Streaming Responses for conversational AI25 материалов

Streaming Response Pattern Benefits

IntroductionЧтениеStreaming for Conversational AIЧтениеAmazon Bedrock Streaming APIsЧтениеWebSocket Streaming PatternsЧтениеServer-Sent Events (SSE) StreamingЧтениеAPI Gateway Chunked Transfer EncodingЧтениеResponse Pattern Selection Criteria and Best PracticesЧтениеStreaming Pattern ComparisonЧтение

Amazon Bedrock Streaming APIs

IntroductionЧтениеAmazon Bedrock Streaming APIs OverviewЧтениеFrontend Implementation PatternsЧтениеBackend API DevelopmentЧтениеMessage Processing and FormattingЧтениеResponse Handling and Conversation ManagementЧтение

Additional Streaming Response Patterns

IntroductionЧтениеWebSocket Streaming ImplementationЧтениеServer-Sent Events (SSE) Streaming ImplementationЧтениеChunked Transfer Encoding with API GatewayЧтениеImplementation Comparison and Selection CriteriaЧтениеMonitoring and Observability SetupЧтение
04Conclusion5 материалов

Summary

Graded AssessmentЗаданиеRecap and next stepsЧтениеResourcesЧтениеSurveyЧтение

Contact Us

We want to hear from youЧтение
Error Handling and MonitoringЧтение
Deployment and Scaling ConsiderationsЧтение
ConverseStream API Implementation ExampleЧтение
InvokeModelWithBidirectionalStream API Implementation ExampleЧтение
Integration with AI ServicesЧтение