WS 免費線上課程 由淺入深教你實踐 AI 應用第二課：建構與擴展「生成式 AI 」的展示與心得

AI  人工智能的應用已成為不少企業不可或缺的一部分，為企業提升工作效能之餘，亦大大節省營運成本。但面對五花八門的 AI 應用，作為組織的領導者或管理層要苦惱的，反而是如何有效運用 AI，並以 AI 來為企業創造價值。有見及此，AWS Innovate 將推出「為突破而生」免費線上課堂，並以六大主題為綱領，帶領學員實踐 AI 應用。

AWS Innovate 的「為突破而生」網上活動將於 3 月 13 日舉行，屆時參與者可按需求、深淺程度，選擇適合自己的課堂；上一篇，我們分享了第一課「生成式 AI 旅程」（Genrative AI journey）的內容，讓讀者初步了解到使用 AI 的一些基本原則、商業案例及 AWS 如何打造優質、安全的 AI 使用環境。這篇我們將解構是次活動的第二課：「建構與擴展生成式 AI」（Building and scaling with generative），看看 AWS 的專家如何實際建構「生成式 AI」的應用。

淺談各類 AI 模型的特性與適性

第二課「建構與擴展生成式 AI」（Building and scaling with generative）同樣分為五節、每節各 30 分鐘的課堂，由不同的 AWS 專家講者分享心得，逐步讓學者了解建構 AI 應用的步驟。由最初從模型效能、使用成本等角度，剖析企業可以怎樣揀用最適合的 AI 模型，到使用 Amazon Nova 協助管理各類 AI 模型及應用，以至建立檢索增強生成（RAG）應用、設計多重代理系統等操作，及以 Bedrock 的自動推理系統來確保 AI 應用的安全性，這一節課都會一一探討。

例如，第二課的其中一節便由 AWS 的「人工智慧及基礎模型」首席產品經理 Firat Elbey 主講，內容將以 Amazon Nova 為基礎，介紹使用者應如何選擇 AI 模型。當中，Elbey 將借 AI 模型 Amazon Nova 的不同型號—— Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro，解釋如何選擇 AI。例如，能以每秒輸出 210 個 token 速度運作的純文字模型 Nova Micro 最適合那一類工作？同樣能處理文字、圖片、文件和影片輸入的模組 Nova Lite 與 Nova Pro 又有何異同？各自又更適合那類 AI 工作？一旦釐清及了解到相關的概念，學員就能更了解到如何選擇最適合企業使用的 AI 模型。

實際示範 AI 多重代理系統 分享關鍵細節

第二課「建構與擴展生成式 AI」（Building and scaling with generative）同樣分為五節、每節各 30 分鐘的課堂，由不同的 AWS 專家講者分享心得，逐步讓學者了解建構 AI 應用的步驟。由最初從模型效能、使用成本等角度，剖析企業可以怎樣揀用最適合的 AI 模型，到使用 Amazon Nova 協助管理各類 AI 模型及應用，以至建立檢索增強生成（RAG）應用、設計多重代理系統等操作，及以 Bedrock 的自動推理系統來確保 AI 應用的安全性，這一節課都會一一探討。

例如，第二課的其中一節便由 AWS 的「人工智慧及基礎模型」首席產品經理 Firat Elbey 主講，內容將以 Amazon Nova 為基礎，介紹使用者應如何選擇 AI 模型。當中，Elbey 將借 AI 模型 Amazon Nova 的不同型號—— Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro，解釋如何選擇 AI。例如，能以每秒輸出 210 個 token 速度運作的純文字模型 Nova Micro 最適合那一類工作？同樣能處理文字、圖片、文件和影片輸入的模組 Nova Lite 與 Nova Pro 又有何異同？各自又更適合那類 AI 工作？一旦釐清及了解到相關的概念，學員就能更了解到如何選擇最適合企業使用的 AI 模型。

實際示範 AI 多重代理系統 分享關鍵細節

第二課「建構與擴展生成式 AI」（Building and scaling with generative）同樣分為五節、每節各 30 分鐘的課堂，由不同的 AWS 專家講者分享心得，逐步讓學者了解建構 AI 應用的步驟。由最初從模型效能、使用成本等角度，剖析企業可以怎樣揀用最適合的 AI 模型，到使用 Amazon Nova 協助管理各類 AI 模型及應用，以至建立檢索增強生成（RAG）應用、設計多重代理系統等操作，及以 Bedrock 的自動推理系統來確保 AI 應用的安全性，這一節課都會一一探討。

例如，第二課的其中一節便由 AWS 的「人工智慧及基礎模型」首席產品經理 Firat Elbey 主講，內容將以 Amazon Nova 為基礎，介紹使用者應如何選擇 AI 模型。當中，Elbey 將借 AI 模型 Amazon Nova 的不同型號—— Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro，解釋如何選擇 AI。例如，能以每秒輸出 210 個 token 速度運作的純文字模型 Nova Micro 最適合那一類工作？同樣能處理文字、圖片、文件和影片輸入的模組 Nova Lite 與 Nova Pro 又有何異同？各自又更適合那類 AI 工作？一旦釐清及了解到相關的概念，學員就能更了解到如何選擇最適合企業使用的 AI 模型。

實際示範 AI 多重代理系統 分享關鍵細節

以下為「為突破而生」網上課堂的六大主題，參與者亦可按自己對 AI 了解的程度選擇合適課堂，由淺入深，逐步掌握 AI 的商業應用：

「生成式 AI 旅程」（Genrative AI journey）

「建構與擴展生成式 AI」（Building and scaling with generative）

「職場的生成式 AI 應用」（Using generative AI in workplace）

「數據與 AI 的統一體驗」（Unified experience for your data and AI）

「建構與訓練基礎模型和大型語言模型」（Build and train Foundation Models and LLMS）

「建立數據基礎架構」（Building a data foundation）

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