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Corso Generative AI Essentials on AWS

Durata
- Durata Intensiva 1gg.
Inizio
5 ottobre 2026
Attestato
Esame AWS Certified AI Practitioner; L’esame AWS Certified AI Practitioner verifica le competenze degli esaminati nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI), del machine learning (ML) e dell’intelligenza artificiale generativa. Gli esaminati dimostrano di saper identificare le tecnologie AI/ML più appropriate per specifici use case e di padroneggiare i principi fondamentali per il loro utilizzo responsabile, con un focus su sicurezza ed etica. Questo esame valuta la capacità di comprendere i modelli e le tecniche principali utilizzate per sviluppare e applicare soluzioni basate su AI e ML, incluse le tecnologie generative. Gli esaminati dimostrano anche la conoscenza dei servizi core di AWS come Amazon SageMaker, insieme alle modalità di utilizzo nell’automazione dei flussi di lavoro, nell’analisi dei dati e nello sviluppo di soluzioni intelligenti. Oltre agli aspetti tecnologici, l’esame esplora la familiarità degli esaminati con l’infrastruttura globale AWS, i modelli di pricing e il modello di responsabilità condivisa per garantire la conformità e la sicurezza dei dati nel cloud. Viene testata la capacità di valutare casi d’uso pratici e di formulare soluzioni che bilancino efficacemente costo, scalabilità e prestazioni.
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Identità del corso

Tipo di corso

Corso di Formazione con Docente

Programma e obiettivi

Obiettivi
  • Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del Corso Generative AI Essentials on AWS (MLGAIE):
  • Comprendere il funzionamento dei Foundation Models e le applicazioni della Generative AI su AWS
  • Utilizzare Amazon Bedrock per accedere e integrare modelli generativi di terze parti nelle soluzioni cloud
  • Applicare tecniche di Prompt Engineering per ottimizzare l’interazione con modelli di Generative AI
  • Utilizzare Amazon SageMaker per il fine-tuning e la gestione di pipeline di Machine Learning personalizzate
  • Implementare strategie di sicurezza, governance e monitoraggio per soluzioni basate su Generative AI
  • Certificazione del corso
  • Esame AWS Certified AI Practitioner;
  • L’esame AWS Certified AI Practitioner verifica le competenze degli esaminati nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI), del machine learning (ML) e dell’intelligenza artificiale generativa. Gli esaminati dimostrano di saper identificare le tecnologie AI/ML più appropriate per specifici use case e di padroneggiare i principi fondamentali per il loro utilizzo responsabile, con un focus su sicurezza ed etica. Questo esame valuta la capacità di comprendere i modelli e le tecniche principali utilizzate per sviluppare e applicare soluzioni basate su AI e ML, incluse le tecnologie generative. Gli esaminati dimostrano anche la conoscenza dei servizi core di AWS come Amazon SageMaker, insieme alle modalità di utilizzo nell’automazione dei flussi di lavoro, nell’analisi dei dati e nello sviluppo di soluzioni intelligenti. Oltre agli aspetti tecnologici, l’esame esplora la familiarità degli esaminati con l’infrastruttura globale AWS, i modelli di pricing e il modello di responsabilità condivisa per garantire la conformità e la sicurezza dei dati nel cloud. Viene testata la capacità di valutare casi d’uso pratici e di formulare soluzioni che bilancino efficacemente costo, scalabilità e prestazioni.
  • Contenuti del corso
  • Module 1: Introducing Generative AI
  • Generative AI explained
  • Foundation models
  • AWS generative AI services
  • Demo: Generative AI solution
  • Module 2: Exploring Generative AI Use Cases
  • Identify suitable use cases
  • Generative AI applications and use cases
  • Explore generative AI use case scenarios
  • Use case for class
  • Module 3: Essentials of Prompt Engineering
  • Introduction to prompt engineering
  • Prompt design best practices
  • Advanced prompting strategies
  • Model settings and parameters
  • Hands-on Lab: Optimizing Slogan Generation with Amazon Bedrock
  • Module 4: Responsible AI Principles and Considerations
  • Introduction to responsible AI
  • Core dimensions of responsible AI
  • Generative AI considerations
  • Hands-on Lab: Implementing Responsible AI Principles with Amazon Bedrock Guardrails
  • Module 5: Security, Governance, and Compliance
  • Security overview
  • Adverse prompts
  • Generative AI security services
  • Governance
  • Compliance
  • Module 6: Implementing Generative AI Projects
  • Introduction – Generative AI application
  • Define a use case
  • Select a foundational model
  • Improve performance
  • Evaluate results
  • Deploy the application
  • Demo: Amazon Q Business
  • Module 7: Integrating Generative AI into the Development Lifecycle
  • Introduction
  • Hands-on Lab: Capstone – Creating a Project Plan with Generative AI
  • Module 8: Course Wrap-up
  • Next steps and additional resources
  • Course summary
  • Tipologia
  • Corso di Formazione con Docente
  • Docenti
  • I docenti sono Istruttori accreditati Amazon AWS e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.
  • Infrastruttura laboratoriale
  • Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:
Programma
  • Module 1: Introducing Generative AI
  • Generative AI explained
  • Foundation models
  • AWS generative AI services
  • Demo: Generative AI solution
  • Module 2: Exploring Generative AI Use Cases
  • Identify suitable use cases
  • Generative AI applications and use cases
  • Explore generative AI use case scenarios
  • Use case for class
  • Module 3: Essentials of Prompt Engineering
  • Introduction to prompt engineering
  • Prompt design best practices
  • Advanced prompting strategies
  • Model settings and parameters
  • Hands-on Lab: Optimizing Slogan Generation with Amazon Bedrock
  • Module 4: Responsible AI Principles and Considerations
  • Introduction to responsible AI
  • Core dimensions of responsible AI
  • Generative AI considerations
  • Hands-on Lab: Implementing Responsible AI Principles with Amazon Bedrock Guardrails
  • Module 5: Security, Governance, and Compliance
  • Security overview
  • Adverse prompts
  • Generative AI security services
  • Governance
  • Compliance
  • Module 6: Implementing Generative AI Projects
  • Introduction – Generative AI application
  • Define a use case
  • Select a foundational model
  • Improve performance
  • Evaluate results
  • Deploy the application
  • Demo: Amazon Q Business
  • Module 7: Integrating Generative AI into the Development Lifecycle
  • Introduction
  • Hands-on Lab: Capstone – Creating a Project Plan with Generative AI
  • Module 8: Course Wrap-up
  • Next steps and additional resources
  • Course summary

Ammissione e iscrizione

Prerequisiti

Non ci sono Prerequisiti;

Erogazione

Durata

- Durata Intensiva 1gg.

Date

- Generative AI Essentials on AWS (Formula Intensiva) – 05/10/2026 – 09:00 – 17:00 - Generative AI Essentials on AWS (Formula Intensiva) – 02/11/2026 – 09:00 – 17:00 - Generative AI Essentials on AWS (Formula Intensiva) – 07/12/2026 – 09:00 – 17:00 Modalità di iscrizione Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente. L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].

Orari

Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.

Certificazione

Qualifica rilasciata

Esame AWS Certified AI Practitioner; L’esame AWS Certified AI Practitioner verifica le competenze degli esaminati nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI), del machine learning (ML) e dell’intelligenza artificiale generativa. Gli esaminati dimostrano di saper identificare le tecnologie AI/ML più appropriate per specifici use case e di padroneggiare i principi fondamentali per il loro utilizzo responsabile, con un focus su sicurezza ed etica. Questo esame valuta la capacità di comprendere i modelli e le tecniche principali utilizzate per sviluppare e applicare soluzioni basate su AI e ML, incluse le tecnologie generative. Gli esaminati dimostrano anche la conoscenza dei servizi core di AWS come Amazon SageMaker, insieme alle modalità di utilizzo nell’automazione dei flussi di lavoro, nell’analisi dei dati e nello sviluppo di soluzioni intelligenti. Oltre agli aspetti tecnologici, l’esame esplora la familiarità degli esaminati con l’infrastruttura globale AWS, i modelli di pricing e il modello di responsabilità condivisa per garantire la conformità e la sicurezza dei dati nel cloud. Viene testata la capacità di valutare casi d’uso pratici e di formulare soluzioni che bilancino efficacemente costo, scalabilità e prestazioni.

Docenti

Docenti

I docenti sono Istruttori accreditati Amazon AWS e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.

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