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- Select and Configure Foundation Models · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Gen AI Dev- Select and Configure Foundation Models

Курс от Amazon Web Services
Продвинутый≈ 1.6 чАмериканский английский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In this module, you will learn how to do the following:Implement model evaluation frameworks.Design flexible routing strategies.Build resilient AI systems with AWS services.Foundation models are transforming how organizations build AI applications, but selecting and configuring the right models requires systematic evaluation and resilient architecture design. This module covers how to assess model capabilities, implement flexible routing strategies, and build resilient AI systems that maintain a

Навыки, которые вы освоите

Amazon CloudWatchLarge Language ModelingArtificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)Cloud ComputingLLM ApplicationSoftware DesignMachine LearningSystem MonitoringDeep LearningModel DeploymentPrompt EngineeringGenerative AIAI WorkflowsApplication FrameworksSoftware DevelopmentNatural Language ProcessingAmazon Web ServicesArtificial Intelligence

Программа курса

5 модулей · 68 учебных материалов

01Introduction2 материалов

Module Introduction

IntroductionЧтениеKey topicsЧтение
02Foundation Model Assessment and Selection23 материалов

Foundation Model Evaluation Frameworks

IntroductionЧтениеFoundation model landscapeЧтение

Учитесь у экспертов

AWS Instructor

Преподаватель курса

Gen AI Dev- Select and Configure Foundation Models
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

≈ 1.6 ч

5 модулей

Язык: Американский английский

Часть программы вашего университета
Performance benchmarking fundamentalsЧтение
Capability assessment framework for AI systemsЧтение
Systematic capability mappingЧтение
Domain-specific evaluationЧтение
Task-specific analysisЧтение
Multimodal assessmentЧтение
RAG evaluationЧтение
Bedrock evaluation toolsЧтение
Amazon Bedrock AgentCore for advanced evaluationЧтение
Identifying and evaluating limitationsЧтение
Business application alignmentЧтение
Amazon Nova models for model selection guideЧтение
Custom model development optionsЧтение
Example: AI-powered customer support optimizationЧтение

Architectural Foundation

IntroductionЧтениеServerless AI integration patternsЧтениеAWS components overviewЧтениеInfrastructure options for AI workloadsЧтениеInterface and schema designЧтениеAdapter pattern implementationЧтениеLambda structuring and error handlingЧтение
03Model Selection and Routing Strategies14 материалов

Static Model Routing

IntroductionЧтениеStatic model routing fundamentalsЧтениеAdvantages and disadvantagesЧтениеStatic model routing use casesЧтениеImplementation examplesЧтениеBest practicesЧтение

Dynamic Model Routing

IntroductionЧтениеAmazon Bedrock Intelligent Prompt RoutingЧтениеDynamic routing with Nova modelsЧтениеAdvantages over static routingЧтениеUse cases and scenariosЧтениеImplementation approachesЧтениеCost-optimized routing strategiesЧтениеBest practices and considerationsЧтение
04Resilient AI System Design24 материалов

Circuit Breaker Patterns with AWS Step Functions

IntroductionЧтениеFundamentals of circuit breaker patternsЧтениеStep Functions for circuit breaker implementationЧтениеConfiguring step functions for AI resilienceЧтениеImplementing fallback pathsЧтениеMonitoring and optimizing circuit breaker performanceЧтениеImplementation best practicesЧтениеBest practices for AI circuit breakersЧтениеAWS Security Hub integration for AI resilienceЧтение

Amazon Bedrock Cross-Region Inference

IntroductionЧтениеUnderstanding cross-region inferenceЧтениеAssessing Amazon Bedrock regional model availabilityЧтениеSetting up cross-region inferenceЧтениеMulti-region architecture design patternsЧтениеPerformance and cost considerationsЧтение

Graceful Degradation for AI Systems

IntroductionЧтениеUnderstanding graceful degradationЧтениеFeature prioritization and core functionalityЧтениеTiered fallback architectureЧтениеResponse caching strategiesЧтениеUser experience considerationsЧтение
05Conclusion5 материалов

Course Summary

Graded AssessmentЗаданиеRecap and next stepsЧтениеResourcesЧтениеSurveyЧтение

Contact Us

We want to hear from youЧтение
Implementation best practicesЧтение
Implementation best practicesЧтение
Implement graceful degradationЧтение