Kurs i obuka – AWS Certified AI Practitioner — pripremna obuka

Namenjena je kandidatima koji žele da utvrde znanje i pripreme se za međunarodno priznat ispit, IT profesionalcima koji se usavršavaju i drugim zainteresovanim polaznicima odgovarajućeg predznanja.

Preporučeno predznanje: Osnovna digitalna pismenost; prethodno iskustvo sa AWS-om nije neophodno.

Tokom pripremne obuke polaznici stiču znanja i veštine potrebne za razumevanje ispitnih oblasti, rešavanje praktičnih zadataka i samostalno utvrđivanje gradiva. Po završetku kursa moći će da:

• Razume i primeni znanja iz oblasti „Osnove AI i mašinskog učenja“ kroz zadatke: razvrstavanje poslovnih scenarija prema odgovarajućim AI pristupima.
• Primeni znanja iz oblasti „Generativna AI i osnovni modeli“: poređenje izlaza modela za različite zadatke.
• Primeni znanja iz oblasti „Primena foundation modela na AWS-u“: dizajn jednostavnog primera AI rešenja i izbora AWS usluga.
• Primeni znanja iz oblasti „Odgovorna i bezbedna AI“: procena rizika u zadatom AI scenariju.
• Primeni znanja iz oblasti „Ispitna priprema“: simulacija testa sa analizom odgovora.

Uz vođene zadatke iz navedenih modula polaznik proverava razumevanje gradiva kroz kvizove, problemske scenarije i probnu proveru. Za kurseve koji zahtevaju specijalizovano okruženje koriste se odgovarajuće laboratorije ili demonstracioni resursi, u skladu sa mogućnostima realizacije.

• Individualna (1 polaznik): 18 školskih časova
• Mikro grupa (2–3 polaznika): 18 školskih časova
• Standardna grupna (4 i više polaznika): 24 školska časa

Sva tri oblika nastave obuhvataju isti osnovni program. Veći fond grupne nastave koristi se za dodatne primere, vežbe, zajednički rad i analizu zadataka. Raspored se definiše pre početka obuke.

Nastava je organizovana kroz tematske module koji povezuju teorijske pojmove, vođene praktične vežbe i pripremu za odgovarajući ispit. Sadržaj svakog modula obuhvata:

1. Osnove AI i mašinskog učenja – AI, ML, vrste modela, životni ciklus rešenja i AWS kontekst. Praktična vežba: Razvrstavanje poslovnih scenarija prema odgovarajućim AI pristupima.
2. Generativna AI i osnovni modeli – Generativni AI, LLM, tokeni, promptovi, mogućnosti i ograničenja. Praktična vežba: Poređenje izlaza modela za različite zadatke.
3. Primena foundation modela na AWS-u – Amazon Bedrock, primena modela, RAG, osnovni izbor servisa. Praktična vežba: Dizajn jednostavnog primera AI rešenja i izbora AWS usluga.
4. Odgovorna i bezbedna AI – Pristrasnost, privatnost, odgovornost, upravljanje pristupom i nadzor. Praktična vežba: Procena rizika u zadatom AI scenariju.
5. Ispitna priprema – Zadaci po ispitnim oblastima, probni test i pregled grešaka. Praktična vežba: Simulacija testa sa analizom odgovora.