[{"data":1,"prerenderedAt":46},["ShallowReactive",2],{"course-advanced-generative-ai-development-on-aws-aip-c01":3,"highlight-Python-```python\nimport bot":45},{"id":4,"name":5,"slug":6,"location":7,"targetAudienceFormatMarkdown":8,"prerequisitesFormatMarkdown":9,"objectivesFormatMarkdown":10,"descriptionFormatMarkdown":11,"teachingMethodsFormatMarkdown":12,"teachingResourcesFormatMarkdown":13,"evaluationMethodsFormatMarkdown":14,"accessibilityFormatMarkdown":15,"accessMethodsFormatMarkdown":16,"minimumParticipants":17,"maximumParticipants":17,"duration":18,"reference":19,"trainerType":7,"updated_at":20,"created_at":21,"price":22,"organizationMode":7,"theme":23,"code":27,"tags":32,"metadata":36},"/api/courses/21bcf0e9-cbe5-4e6f-8924-487eb7cce32c","Advanced Generative AI Development on AWS (AIP-C01) ","advanced-generative-ai-development-on-aws-aip-c01",null,"Développeurs logiciels, professionnels techniques","-   Avoir suivi les formations \"AWS Technical Essentials\" ou \"Generative AI Essentials on AWS\"  \n2 ans ou plus d’expérience dans la création d’applications de niveau production sur AWS ou avec des technologies open source, ou une expérience générale en IA/ML ou en data engineering. \n\n1 an d’expérience pratique dans la mise en œuvre de solutions d’IA générative ","-   Développer des solutions d'IA générative prêtes pour la production \n-   Évaluer et sélectionner les foundation models appropriés \n-   Concevoir et implémenter des systèmes basés sur des foundation models \n-   Construire des pipelines complets de traitement de données multimodales \n-   Mettre en œuvre des bases vectorielles et des frameworks d'ingénierie de prompts \n-   Créer et gérer des frameworks avancés d’ingénierie de prompts \n-   Expliquer les composants des frameworks d’Agentic AI \n-   Implémenter des contrôles complets de sécurité et de sûreté de l’IA \n-   Optimiser les performances et gérer les coûts \n-   Concevoir et implémenter des solutions complètes de monitoring etd’observabilité \n-   Créer des frameworks systématiques de test et de validation \n-   Intégrer des solutions d’IA générative dans des environnements d’entreprise \n-   Être préparé à l’examen officiel AWS Certified Generative AI Developer - Professional ","--day1--\n\n## _Sélection de modèles (3h30)_\n\n-   Sélection et implémentation de foundation models (Amazon Bedrock) (1h15)  \n-   Contenu : panorama des foundation models disponibles sur Amazon Bedrock ; critères de sélection (taille, coût, latence, multimodalité, licence) ; appel de modèles via API ; paramétrage de l'inférence (température, top-p, tokens). \n-   Pipelines de données multimodales (1h00)  \n-   Contenu : ingestion et préparation de données texte, image et audio ; nettoyage et normalisation ; orchestration d'un pipeline de traitement ; stockage adapté aux workloads IA. \n-   Travaux pratiques - Atelier officiel AWS : déploiement d'un foundation model avec Bedrock (1h15)  \n-   Déroulé : accès à un foundation model sur Bedrock ; premiers appels d'inférence ; comparaison de deux modèles sur une même tâche ; mesure de la latence et du coût. \n\n--break--\n\n## _Bases vectorielles et RAG (3h30)_ \n\n-   Bases vectorielles et Retrieval-Augmented Generation (RAG) (1h15)  \n-   Contenu : principe des embeddings et des bases vectorielles ; architecture RAG (indexation, recherche sémantique, augmentation du prompt) ; cas d'usage métier (assistant documentaire, support client) ; qualité et pertinence des réponses. \n-   Travaux pratiques - Atelier officiel AWS : mise en œuvre d'une base vectorielle et d'un pipeline RAG (1h30)  \n-   Déroulé : création d'embeddings à partir d'un corpus documentaire ; indexation dans une base vectorielle ; mise en place d'une chaîne RAG ; test de requêtes et évaluation de la pertinence des réponses. \n-   Bonnes pratiques de qualité et d'évaluation des réponses (0h45)  \n-   Contenu : métriques d'évaluation des sorties génératives ; détection des hallucinations ; stratégies de citation des sources ; boucle d'amélioration continue.\n\n--day2--\n\n## _Ingénierie de prompts (3h30)_ \n\n-   Frameworks avancés d'ingénierie de prompts (1h15)  \n-   Contenu : techniques de prompting (zero-shot, few-shot, chain-of-thought) ; structuration et templating des prompts ; gestion du contexte ; versionnement des prompts. \n-   Techniques d'optimisation et de fiabilisation des réponses (0h45)  \n-   Contenu : réduction de la variabilité ; contraintes de format (JSON, schémas) ; validation des sorties ; stratégies de repli (fallback). \n-   Travaux pratiques - Atelier officiel AWS : conception et test de prompts avancés (1h30)  \n-   Déroulé : conception d'une bibliothèque de prompts pour un cas métier ; test comparatif de plusieurs approches ; mesure de la fiabilité et de la reproductibilité des réponses.\n\n--break--\n\n## _Agentic AI et sécurité (3h30)_ \n\n-   Composants des frameworks d'Agentic AI (1h15)  \n-   Contenu : architecture des agents (raisonnement, outils, mémoire) ; orchestration multi-étapes ; appel d'outils externes et de fonctions ; cas d'usage agentiques. \n-   Contrôles de sécurité et de sûreté de l'IA (guardrails) (1h00)  \n-   Contenu développé (dimension IA responsable au cœur de la séquence) : mise en place de guardrails (filtrage des contenus, limitation des sujets, protection des données personnelles) ; prévention des injections de prompt ; sûreté et conformité des solutions d'IA générative ; traçabilité des décisions de l'agent. \n-   Travaux pratiques - Atelier officiel AWS : construction d'un agent IA avec contrôles de sécurité (1h15)  \n-   Déroulé : construction d'un agent capable d'appeler un outil ; configuration de guardrails ; test de scénarios d'usage détourné et vérification du blocage.\n\n--day3--\n\n## _Observabilité et coûts (3h30)_ \n\n-   Optimisation des performances et gestion des coûts (IA générative) (1h15)  \n-   Contenu développé (dimension RSE intégrée) : leviers d'optimisation du coût et de l'empreinte de l'inférence (choix du modèle au juste besoin, mise en cache des réponses, traitement par lots/batching, quantization) ; suivi du coût par appel ; arbitrage qualité/coût/impact environnemental. \n-   Monitoring et observabilité des solutions d'IA générative (1h00)  \n-   Contenu : métriques spécifiques aux solutions génératives (latence, coût par requête, taux d'hallucination, satisfaction) ; journalisation des interactions ; tableaux de bord ; détection de dérive. \n-   Travaux pratiques - Atelier officiel AWS : monitoring et validation d'une solution GenAI (1h15)  \n-   Déroulé : instrumentation d'une solution générative ; mise en place d'un tableau de bord de suivi ; définition d'alertes ; validation de la qualité sur un jeu de test.\n\n--break--\n\n## _Intégration et certification (3h30)_ \n\n-   Frameworks de test et de validation ; intégration en entreprise (1h15)  \n-   Contenu : stratégies de test des solutions génératives ; intégration dans le SI existant ; industrialisation (CI/CD pour l'IA) ; gouvernance et conformité en production. \n-   Bonnes pratiques de déploiement en production (0h45)  \n-   Contenu : déploiement progressif ; gestion des versions de modèles ; plan de reprise ; suivi post-déploiement. \n-   Travaux pratiques - Préparation spécifique à l'examen AIP-C01 et examen blanc commenté (1h30)  \n-   Déroulé : synthèse des domaines de l'examen AIP-C01 et de leur pondération ; méthodologie de préparation (lecture des questions, repérage des distracteurs, gestion du temps) ; passage d'un examen blanc représentatif ; correction commentée domaine par domaine ; plan de révision individualisé ; rappel des prérequis, modalités techniques et conditions d'inscription au passage officiel.","Nos formations, équilibrées entre théorie (50%) et pratique (50%), offrent un apprentissage interactif grâce à des méthodes variées comme les travaux pratiques, les mises en situation et les démonstrations. Des QCM réguliers assurent le suivi des acquis.\n\nVariables suivant les formations, les moyens techniques mis en oeuvre sont :\n\nOrdinateurs Mac ou PC, connexion internet fibre, tableau blanc ou écran (pour le distanciel).\n\nEn cas de formation intra sur site externe à Le Code, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires\n\n(équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué\n\nLes prérequis techniques seront communiqués aux apprenants en amont de la formation, lors de l'analyse des besoins, en fonction des spécificités de chaque client.","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\n  \n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\n  \n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\n  \n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h ouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. 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Cette formation avancée vous prépare de manière intensive à la nouvelle certification AWS Certified AI Practitioner (AIP-C01). Vous y découvrirez comment concevoir des applications intelligentes de bout en bout en exploitant la puissance d'Amazon Bedrock et d'Amazon SageMaker. Nous aborderons de manière très concrète les techniques d'intégration de données dynamiques (RAG), l'optimisation des coûts d'inférence, la personnalisation de modèles ainsi que l'implémentation de garde-fous de sécurité (Guardrails) indispensables pour un déploiement sécurisé en entreprise.","#3F51B5","mdi:aws","Python","```python\nimport boto3\nimport json\n\n# Invocation d'un modèle d'IA Générative via Amazon Bedrock\nbedrock = boto3.client(service_name=\"bedrock-runtime\")\n\npayload = {\n\t\"prompt\": \"Explique l'importance de la sécurité dans les LLM.\",\n\t\"max_gen_len\": 512,\n\t\"temperature\": 0.5\n}\n\nresponse = bedrock.invoke_model(\n\tmodelId=\"meta.llama3-70b-instruct-v1:0\",\n\tcontentType=\"application/json\",\n\taccept=\"application/json\",\n\tbody=json.dumps(payload)\n)","Maîtrisez l'IA Générative sur AWS : apprenez à orchestrer, sécuriser et intégrer les grands modèles de langage (LLMs) tout en préparant la certification AIP-C01.","Développez et déployez des applications d'IA Générative industrielles, sécurisées et hautement performantes sur AWS.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-python\">```python\n\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">import\u003C/span> boto3\n\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">import\u003C/span> json\n\n\u003Cspan class=\"hljs-comment\"># Invocation d'un modèle d'IA Générative via Amazon Bedrock\u003C/span>\nbedrock = boto3.client(service_name=\u003Cspan class=\"hljs-string\">"bedrock-runtime"\u003C/span>)\n\npayload = {\n\t\u003Cspan class=\"hljs-string\">"prompt"\u003C/span>: \u003Cspan class=\"hljs-string\">"Explique l'importance de la sécurité dans les LLM."\u003C/span>,\n\t\u003Cspan class=\"hljs-string\">"max_gen_len"\u003C/span>: \u003Cspan class=\"hljs-number\">512\u003C/span>,\n\t\u003Cspan class=\"hljs-string\">"temperature"\u003C/span>: \u003Cspan class=\"hljs-number\">0.5\u003C/span>\n}\n\nresponse = bedrock.invoke_model(\n\tmodelId=\u003Cspan class=\"hljs-string\">"meta.llama3-70b-instruct-v1:0"\u003C/span>,\n\tcontentType=\u003Cspan class=\"hljs-string\">"application/json"\u003C/span>,\n\taccept=\u003Cspan class=\"hljs-string\">"application/json"\u003C/span>,\n\tbody=json.dumps(payload)\n)\u003C/code>\u003C/pre>",1788948509935]