如何从零开始成为生成式人工智能的构建者 培训与认证博客

如何从零开始成为生成式AI构建者

关键要点

作为AI世界的探索者，任何人都能成为生成式AI的构建者。这个旅程始于一个好奇的心态和对AI世界的开放态度。正是这样的心态推动了我的学习之旅。

我最初是从 Amazon SageMaker Studio 开始的，参加了面向数据科学家的 Amazon SageMaker Studio 课堂课程，这为我的AI学习指明了方向。我并不知道，这将标志着我进入AI领域的一段变革性旅程。在这个特殊的学习空间中，我发现了在AWS上构建语言模型的魔力一项让我感觉像是打开了通往AI掌握的秘密之门的技能。本文将引导你从好奇的初学者转变为熟练的生成式AI构建者。

揭开 Amazon SageMaker Studio 的魔力

上述的数据科学课程成为我进入AI复杂领域的起点。这个虚拟课堂提供了一个有结构的环境，使得复杂的AI概念变得易于理解。就像打开了一扇通往数据和算法世界的魔法大门。这些培训旨在满足模型构建者和模型消费者的需求。

在课程中，我深入研究了AWS上构建语言模型的艺术。这不仅仅是学习编码，而是教会计算机理解与生成类似人类的语言。创造出能够理解文字和短语的东西的兴奋感，成为我AI学习旅程中的一个重要转折点。

在 AWS Skill Builder 课程中探索

好奇心促使我继续探索更多知识，通过AWS Skill Builder 课程来扩展自己的知识。这些课程的最大亮点便是提供的灵活性。这些自定进度的数字课程使我能够按照自己的节奏掌握AI的基本知识，确保在继续学习之前对每个概念有透彻的理解。

低代码机器学习课程帮助我学习如何准备数据、训练和部署机器学习模型，几乎不需要编写代码。高级的构建AWS上的语言模型课程则探索了存储与摄取策略、分布式训练、定制开源模型以及在AWS上部署大型语言模型的方法。

这些课程引导我从AI的基础原则到模型构建技术的复杂性。这就像有一个个性化的AI导师，温柔地引导我穿过算法和神经网络的迷宫。随着每个模块的学习，我的信心增加了，我开始看到AI如何能够重塑未来的更大图景。

在 AWS Jam Journey 和 AWS Cloud Quest 中体验实践冒险

然而，理论只是学习的一面。为了真正掌握这些概念，我需要动手实践。AWS Jam Journey和AWS Cloud Quest便成了我的实验乐园虚拟空间让我能进行尝试、犯错并从实际经验中学习。

在这些环境中，我遇到了真实场景，考验了我对AI概念的理解。尤其是AWS Jam Journey提供了一个独特的机会让我在模拟环境中应用我所学到的知识。各种挑战就像等待解决的谜题，随着每一个成功的解决，我都感受到强烈的成就感。

伴随着这股兴奋的是Amazon CodeWhisperer的出现，它是在AWS Cloud Quest中的机器学习和无服务器版本中的友好助手。这个数字导师分享了见解，提供了提示，使得学习过程像是一场合作的冒险。AWS的各项服务能够在整个AI/ML堆栈上实施生成式AI解决方案。

挑战与成功：探索学习的旅程

学习是一个充满起伏的旅程，我的经历也不例外。尽管有时挑战似乎令人生畏，但这些都成了我成长的踏脚石。AWS社区成了支持的灯塔，提供指导和解决方案，帮助我克服障碍。丰富的资源为我提供了一个安全网，把挑战转变为更深入学习的机会。

尽管每个小成功都显得微不足道，但它们都是值得庆祝的里程碑。成功构建语言模型和创建无服务器应用程序的成就感，仿佛在AI游戏中解锁了成就。每一个胜利都增强了我的理解，激励我进一步探索。例如，模型构建者可以利用专用的计算基础架构进行高性能、经济有效的语言模型训练。模型消费者则可以使用Amazon Bedrock及其他AWS服务来构建AI应用。

反思学习者的持续旅程

我希望我的旅程能为任何开始AI构建者冒险的人提供友好的指引。Amazon SageMaker和AWS Skill Builder就像藏宝图，指引你前进的道路。这条路径充满了挑战与成功，承诺将使你成为在不断变化的AI领域中熟练的建筑师。因此如果你对AI充满好奇，请背上你的虚拟背包，加入这场冒险。CodeWhisperer和我会一直在这里为你助威！

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