Developing Generative AI Applications on AWS
Entwickle praxisnahe Gen-KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock, RAG, LangChain und Guardrails auf AWS
Die wichtigsten Themen
Amazon Bedrock APIs programmieren
RAG mit Bedrock Knowledge Bases
Prompt Engineering für Entwickler
LangChain-Integration mit AWS
Guardrails und Responsible AI
Agentic AI mit Bedrock Agents
Überblick In diesem zweitägigen AWS Generative KI-Workshop entwickelst du generative KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock programmatisch und praxisnah. Der Schwerpunkt liegt auf der Umsetzung realer Anwendungsmuster: Foundation...
In diesem zweitägigen AWS Generative KI-Workshop entwickelst du generative KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock programmatisch und praxisnah. Der Schwerpunkt liegt auf der Umsetzung realer Anwendungsmuster: Foundation Models über Amazon Bedrock APIs aufrufen, Prompts gezielt optimieren, Retrieval Augmented Generation mit Amazon Bedrock Knowledge Bases implementieren, Open-Source-Frameworks wie LangChain integrieren und Anwendungen mit Guardrails absichern.
Das Training richtet sich an erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler, die generative KI nicht nur konzeptionell verstehen, sondern in belastbare AWS-Architekturen überführen möchten. Hands-on Labs, Demonstrationen und Gruppenübungen verbinden Architekturentscheidungen mit konkreter Implementierung. Behandelt werden unter anderem Streaming Patterns, Conversation Patterns, RAG-Anwendungen, Evaluation von Modell- und RAG-Ausgaben, Latenz- und Kostenoptimierung sowie agentenbasierte Anwendungen mit Amazon Bedrock Agents, Flows und Tool-Integration.
Wenn du zunächst Grundlagen zu generativer KI auf AWS aufbauen möchtest, bietet sich das AWS AI Practitioner Essentials Training als Vorbereitung an. Für einen breiteren Einstieg in LLM-Konzepte ist der Large Language Model Grundkurs eine sinnvolle Ergänzung.
Die Themen Grundbegriffe generativer KI und typische Anwendungsmuster · Komponenten des AWS-Stacks für generative KI · Entwurf generativer KI-Anwendungskomponenten...
Generative KI-Anwendungen auf AWS
- Grundbegriffe generativer KI und typische Anwendungsmuster
- Komponenten des AWS-Stacks für generative KI
- Entwurf generativer KI-Anwendungskomponenten
- Einordnung von Foundation Models, Prompts, Datenquellen und Sicherheitsmechanismen
Programmierung mit Amazon Bedrock
- Modellantworten gezielt steuern
- Amazon Bedrock programmgesteuert nutzen
- Foundation Models über Amazon Bedrock APIs aufrufen
- Streaming Patterns mit Amazon Bedrock APIs entwickeln
- Conversation Patterns mit Kontext und Memory umsetzen
Prompt Engineering für Entwicklerinnen und Entwickler
- Grundlagen des Prompt Engineering
- Prompt-Techniken für bessere Modellantworten
- Optimierung von Prompts nach Qualität, Relevanz und Robustheit
- Umgang mit Fehlverhalten, Prompt-Missbrauch und Bias
Retrieval Augmented Generation mit Knowledge Bases
- RAG-Architekturen für geschäftliche Anwendungsfälle
- Amazon Bedrock Knowledge Bases einsetzen
- Eigene Datenquellen in generative KI-Anwendungen integrieren
- RAG-Anwendungen mit Amazon Bedrock Knowledge Bases entwickeln
- RAG-Ausgaben bewerten und optimieren
Open-Source-Frameworks und LangChain
- Foundation Models in Amazon Bedrock mit LangChain aufrufen
- Kontextbezogene Antworten mit LangChain erzeugen
- Generative Anwendungsmuster mit Open-Source-Frameworks entwickeln
- Amazon Bedrock Knowledge Bases in Framework-basierte Anwendungen integrieren
Evaluation, Kosten und Performance
- Anwendungskomponenten generativer KI bewerten
- Modell-Ausgaben analysieren
- RAG-Ausgaben prüfen
- Latenz und Kosten optimieren
- Qualitätskriterien für produktionsnahe Gen-KI-Anwendungen anwenden
Responsible AI und Guardrails
- Prinzipien verantwortungsvoller KI verstehen
- Bias und Prompt-Missbrauch reduzieren
- Amazon Bedrock Guardrails einsetzen
- Generative KI-Anwendungen mit Guardrails absichern
- Datenschutz, Auditierbarkeit und Governance berücksichtigen
Tools, Agents und Agentic AI
- Tools in generativen KI-Anwendungen verwenden
- AI Agents und agentenbasierte Anwendungsmuster verstehen
- Open-Source-Agenten-Frameworks einordnen
- Interoperabilität von Agents bewerten
- Amazon Bedrock Flows implementieren
- Amazon Bedrock Agents und Inline Agents entwickeln
- Multi-Agent-Collaboration entwerfen
- Amazon Bedrock AgentCore einordnen
Zielgruppe
- Software-Entwicklerinnen und Software-Entwickler mit Python-Erfahrung, die Gen-KI-Anwendungen auf AWS implementieren
- Machine-Learning-Entwicklerinnen und Machine-Learning-Entwickler, die Foundation Models über Amazon Bedrock integrieren
- Data Scientists mit Anwendungsfällen für RAG, Embeddings, Prompt Engineering und Modell-Evaluation
- Solution Architects und technische Projektverantwortliche, die generative KI-Architekturen auf AWS bewerten oder planen
Das lernst du
- Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock
- Programmgesteuerter Aufruf von Foundation Models über Amazon Bedrock APIs
- Umsetzung von RAG-Lösungen mit Amazon Bedrock Knowledge Bases
- Optimierung von Prompts für stabilere und relevantere Modellantworten
- Bewertung von Modell-, RAG- und Anwendungskomponenten nach Qualität, Latenz und Kosten
- Absicherung generativer KI-Anwendungen mit Bedrock Guardrails und Agenten-Architekturen
So arbeiten wir
- Trainergeführte Fachimpulse zu Architektur, Services, Patterns und verantwortungsvoller KI
- Demonstrationen direkt in AWS-Umgebungen und Amazon Bedrock
- Hands-on Labs zu Bedrock APIs, Streaming, Conversation Patterns, RAG, Guardrails und Agents
- Gruppenübungen zur Bewertung von Anwendungsfällen, Risiken und Architekturentscheidungen
- Praxisnaher Austausch mit erfahrenen AWS-Trainern und anderen Teilnehmerinnen und Teilnehmern
Empfohlene Vorkenntnisse
Für eine erfolgreiche Teilnahme werden folgende Vorkenntnisse empfohlen:
- Mittlere bis fortgeschrittene Python-Kenntnisse, zum Beispiel aus dem Python Machine Learning Grundkurs
- Vertrautheit mit der AWS Cloud, zum Beispiel aus AWS Cloud Practitioner Essentials
- Grundlagen zu generativer KI, Foundation Models und verantwortungsvoller KI, zum Beispiel aus AWS AI Practitioner Essentials
- Grundverständnis von APIs, Datenquellen, JSON und typischen Cloud-Anwendungsmustern
Dein Fahrplan
- Einführung in generative KI-Anwendungskomponenten auf AWS
- Architekturbausteine für Gen-KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock
- Programmatischer Aufruf von Foundation Models über Amazon Bedrock APIs
- Hands-on Lab: Entwicklung mit Amazon Bedrock APIs
- Hands-on Lab: Streaming Patterns mit Amazon Bedrock APIs
- Prompt Engineering für Entwicklerinnen und Entwickler
- Optimierung von Prompts für bessere Modellantworten
- Conversation Patterns mit Kontext und Memory
- Hands-on Lab: Conversation Patterns mit Amazon Bedrock APIs
- Retrieval Augmented Generation mit Amazon Bedrock Knowledge Bases
- Hands-on Lab: RAG-Anwendungen mit Bedrock Knowledge Bases
- Integration von Open-Source-Frameworks und LangChain
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-17:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Developing Generative AI Applications on AWS
Ist das Training ein offizieller AWS Generative KI-Workshop?
Das Training orientiert sich am AWS-Kursscope für Developing Generative AI Applications on AWS und behandelt die Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock, RAG, Guardrails, LangChain und Agents. Im Vordergrund steht die praktische Umsetzung in AWS-Umgebungen.
Welche Vorkenntnisse sind für Developing Generative AI Applications on AWS notwendig?
Empfohlen werden solide Python-Kenntnisse, Erfahrung mit grundlegenden AWS-Konzepten und ein Grundverständnis generativer KI. Wenn du AWS-Grundlagen auffrischen möchtest, passt AWS Cloud Practitioner Essentials als Vorbereitung.
Wird im Seminar mit Amazon Bedrock praktisch gearbeitet?
Ja. Das Training enthält Hands-on Labs und Demonstrationen zu Amazon Bedrock APIs, Streaming Patterns, Conversation Patterns, Retrieval Augmented Generation mit Knowledge Bases, Guardrails und agentenbasierten Anwendungen.
Welche Rolle spielt LangChain in diesem AWS Gen KI-Workshop?
LangChain wird als Open-Source-Framework für die Integration von Amazon Bedrock behandelt. Dabei geht es um den Aufruf von Foundation Models, kontextbezogene Antworten und generative Anwendungsmuster mit Bedrock Knowledge Bases.
Geht es in diesem Training auch um RAG und Knowledge Bases?
Ja. Retrieval Augmented Generation ist ein zentraler Bestandteil. Du arbeitest mit Amazon Bedrock Knowledge Bases, integrierst Datenquellen und bewertest die Qualität von RAG-Ausgaben für praxisnahe Business-Anwendungen.
Ist das Seminar für Einsteiger in generative KI geeignet?
Das Training ist als fortgeschrittenes Entwicklerseminar angelegt. Für einen grundlegenden Einstieg in Gen-KI-Konzepte empfiehlt sich vorher das AWS AI Practitioner Essentials Training oder der Large Language Model Grundkurs.
Gibt es eine Prüfung oder Zertifizierung zu diesem Kurs?
Für dieses Seminar ist keine eigenständige offizielle Zertifizierungsprüfung Bestandteil der Kursbeschreibung. Der Nutzen liegt in der praktischen Umsetzung von Amazon Bedrock-Anwendungen und der Vorbereitung auf reale Entwicklungs- und Architekturaufgaben.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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