課程簡介
在本課程中,您將:
- 學習生成式 AI 的基本概念、技術與策略
- 深入了解生成式 AI 如何解決商業挑戰的真實應用案例
- 探索生成式人工智慧背後的實用技術與架構,以及如何將它們應用於真實環境中
- 培養生成式人工智慧的專案規劃、執行及組織採用技能
完成本課程後,您將能夠:
- 討論如何將生成式 AI 整合進貴組織的各項計畫中
- 制定明確步驟與利害關係人對齊的專案路線圖
- 評估生成系統中的負責任 AI 原則、安全風險與治理
在數位經濟中保持領先:全球科技領袖正投入數十億美元於雲端、人工智慧與資料,且對認證資料與人工智慧專業人士的需求迅速攀升。取得認證並依照企業所尋求的職位定位。
為什麼選擇 KORNERSTONE
- 經認證、由實務人員主導的專家證書培訓師,提供高品質的培訓
- 官方訓練資料包含
- 實務、情境導向學習——著重應用,而非僅理論
- 優秀的通過率
涵蓋技能
在本課程中,你將學習:
- 總結生成式 AI 的概念、方法與策略
- 討論生成式人工智慧與機器學習及其技術的適當運用
- 請描述如何負責任且安全地使用生成式 AI
- 辨識具有特定應用情境的生成式 AI 解決方案類型
- 向你的組織解釋生成式 AI 的實施與專案規劃
目標受眾
本課程適合對生成式 AI 知識有限的人士:
- 商業分析師
- IT 支援
- 行銷專業人士
- 產品或專案經理
- 業務線或 IT 經理
- 銷售專業人員
課程內容
模組一:生成式人工智慧介紹
- 生成式人工智慧說明
- 基礎模型
- AWS 生成式 AI 服務
模組二:探索生成式 AI 應用案例
- 識別合適的使用案例
- 生成式 AI 應用與應用案例
- 探索生成式 AI 的應用情境
- 類別的使用情境
模組 3:提示工程要點
- 提示工程的引入
- 提示設計最佳實務
- 進階提示策略
- 模型設定與參數
- 實作實驗室:用 Amazon Bedrock 優化標語產生
模組四:負責任的人工智慧原則與考量
- 負責任人工智慧導論
- 負責任人工智慧的核心面向
- 生成式 AI 考量
- 實作實驗室:與亞馬遜基岩護欄一起實施負責任的 AI 原則
模組五:安全、治理與合規
- 安全概述
- 不良提示
- 生成式人工智慧安全服務
- 治理
- 合規
模組六:生成式 AI 專案的實施
- 簡介 – 生成式 AI 應用
- 定義使用案例
- 選擇一個基礎模型
- 提升效能
- 評估結果
- 部署應用程式
- Amazon Q 商業(導覽示範)
模組七:將生成式人工智慧整合進開發生命週期
- 簡介
- 實作實驗室:畢業專題——用生成式 AI 制定專案計畫
第8模組:課程總結
- 下一步與額外資源
- 課程摘要
日期與地點

考試與認證
AWS 認證 AI 從業者。
透過此 AI 認證,開啟新的職涯可能性。 AWS 認證 AI 從業者 驗證人工智慧(AI)、機器學習(ML)及生成式 AI 概念與應用案例的熱門知識。提升競爭優勢,為職涯成長與更高收入做好準備。
誰應該取得 AWS 認證 AI 從業者資格?








