AWS Training Partner
Accreditamento che colloca la formazione AWS ufficiale erogata da Vega Training nell’ecosistema AWS Training Partner.
Scopri il ruolo di AWS Training PartnerAWS Training PartnerLive con docenteAdvancedHands-on lab
Corso Advanced Generative AI Development on AWS
AWS Classroom Training · livello Advanced · 3 giorni
Porta soluzioni di AI generativa dall'esperimento alla produzione su AWS, affrontando foundation model, RAG, prompt governance, agentic AI, sicurezza, performance, osservabilità, testing e integrazione enterprise.
Formula intensiva3 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameAIP-C01
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
AWS raccomanda AWS Technical Essentials, Generative AI Essentials on AWS, esperienza nello sviluppo di applicazioni production-grade e almeno un anno di pratica con soluzioni di AI generativa.
CorsoAdvanced Generative AI Development on AWS
Chiama
Supporta la preparazione a AWS Certified Generative AI Developer - Professional
Il corso sviluppa una parte delle competenze utili per AWS Certified Generative AI Developer - Professional · AIP-C01, senza essere presentato come preparazione completa all’esame.
Consulta il riferimento ufficiale AWSCorso attivabile su richiesta
Concordiamo insieme la prossima data
Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
Corso attivabile su richiesta
Segnalaci il tuo interesse: verifichiamo disponibilità del docente, formula e prima soluzione utile, senza alcun impegno.
Richiedi l’attivazione
Certificazione internazionale
Il corso copre parzialmente i contenuti dell’esame AIP-C01 per la certificazione Generative AI Developer - Professional
Certificazione Professional che convalida competenze avanzate nel progettare, integrare e distribuire soluzioni di AI generativa pronte per la produzione su AWS, incluse RAG, agentic AI, sicurezza, governance, ottimizzazione e troubleshooting.
AIP-C01Esame ufficiale Generative AI Developer - Professional
180 minutiDurata indicata dal vendor
Il superamento dell’esame consente di ottenere la certificazione Generative AI Developer - Professional, nel rispetto dei requisiti previsti dal vendor.
Il corso sviluppa competenze production-ready fortemente allineate ad AIP-C01, ma AWS mantiene un Exam Prep Plan distinto e il corso non viene presentato come preparazione completa.
Risultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Progettare soluzioni GenAI production-ready con requisiti enterprise di sicurezza, scalabilità e affidabilità.
Valutare foundation model e implementare strategie dinamiche di selezione, resilienza e ottimizzazione economica.
Costruire pipeline multimodali, vector database e architetture RAG con Amazon Bedrock Knowledge Bases e OpenSearch.
Applicare prompt engineering avanzato, governance dei prompt e pattern agentic con Amazon Bedrock AgentCore.
Integrare safety, privacy, governance, performance optimization, monitoring e observability.
Definire testing, validazione continua e pattern di integrazione enterprise per applicazioni GenAI.
È il corso giusto per te se
Vuoi industrializzare applicazioni GenAI su AWS
- sviluppi applicazioni GenAI e devi portarle oltre il prototipo;
- devi selezionare foundation model e progettare architetture resilienti;
- vuoi implementare RAG, vector database, prompt governance e sistemi agentic;
- devi integrare safety, security, monitoring, testing e controllo dei costi;
- cerchi un percorso Advanced coerente con competenze professionali GenAI production-ready.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Servono esperienza applicativa e basi GenAI già operative
AWS raccomanda AWS Technical Essentials, Generative AI Essentials on AWS, almeno due anni di esperienza su applicazioni production-grade o tecnologie equivalenti e un anno di esperienza hands-on con GenAI.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione realmente live
Un percorso guidato, interattivo e in diretta
Le lezioni avvengono in diretta con un docente, una classe e un calendario. I servizi AWS vengono discussi, configurati e messi in relazione mentre il corso procede, con spazio per domande, confronto e correzione.
Il valore del percorso è nella frequenza live. I materiali didattici supportano il lavoro in aula ma non sostituiscono la relazione con il docente.
Spiegazione, dimostrazione, domande e correzione degli esercizi in tempo reale.
Calendario, ritmo comune e confronto con partecipanti che affrontano gli stessi problemi architetturali.
Servizi e pattern vengono collegati a requisiti di sicurezza, resilienza, prestazioni e costo.
Le scelte vengono motivate rispetto ad alternative, trade-off e vincoli reali.
Una delle attività pratiche del percorso Advanced Generative AI Development on AWS.
La produzione GenAI viene costruita e verificata
Hands-on lab GenAI production-ready
Il corso include laboratori ufficiali su RAG con Amazon Bedrock Knowledge Bases, pattern conversazionali con Bedrock APIs e sicurezza responsabile con Guardrails for Amazon Bedrock.
RAGSviluppo di una soluzione Retrieval Augmented Generation con Amazon Bedrock Knowledge Bases.
Bedrock APIsImplementazione di pattern conversazionali attraverso le API Amazon Bedrock.
GuardrailsApplicazione pratica di controlli di sicurezza e responsible AI con Guardrails for Amazon Bedrock.
I lab ufficiali collegano retrieval, integrazione e sicurezza ai pattern production-ready affrontati nel corso.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
La durata ufficiale AWS Classroom Training è di tre giorni con presentazioni, dimostrazioni, esercitazioni di gruppo e hands-on lab.
- 3 giornate live
- livello Advanced
- GenAI production-ready
- hands-on lab
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Quando prevista, la formazione comprende indicazioni sul relativo esame e sulla preparazione necessaria.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyAWSVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
Foundation Model Selection and Configuration
- Enterprise foundation model evaluation
- Dynamic model selection patterns
- Resilient foundation model architectures
- Cost optimization and economic modeling
Advanced Data Processing for Foundation Models
- Data validation and quality assurance
- Multimodal data processing pipelines
- Input optimization and performance enhancement
Vector Databases and Retrieval Augmentation
- Enterprise vector database architecture
- Document processing and chunking
- Retrieval system implementation
- Amazon Bedrock Knowledge Bases and OpenSearch
Prompt Engineering and Governance
- Advanced prompt engineering frameworks
- Prompt orchestration
- Enterprise prompt governance
- Amazon Bedrock API conversation patterns
Agentic AI and Amazon Bedrock AgentCore
- Agentic AI frameworks
- Amazon Bedrock AgentCore
- Agent tools and integration patterns
AI Safety and Security
- Content safety controls
- Privacy-preserving AI architecture
- AI governance and compliance
Performance Optimization and Cost Management
- Token efficiency
- High-performance architectures
- Intelligent caching
- Cost management strategies
Monitoring and Observability for Generative AI
- Foundation model monitoring
- Business impact and value management
- AI troubleshooting and diagnostics
Testing, Validation, and Continuous Improvement
- AI evaluation frameworks
- Quality assurance
- Continuous improvement
- RAG evaluation and optimization
Enterprise Integration Patterns
- Enterprise connectivity
- Secure access and identity management
- Cross-environment and hybrid deployments
Attività laboratoriali
- RAG: Sviluppo di una soluzione Retrieval Augmented Generation con Amazon Bedrock Knowledge Bases.
- Bedrock APIs: Implementazione di pattern conversazionali attraverso le API Amazon Bedrock.
- Guardrails: Applicazione pratica di controlli di sicurezza e responsible AI con Guardrails for Amazon Bedrock.
Per aziende, enti e team
Advanced Generative AI Development per team che devono andare in produzione
Il percorso aiuta team software, AI e cloud a condividere pattern per foundation model, RAG, agentic AI, sicurezza, osservabilità, qualità e integrazione enterprise su AWS.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoAWS.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
Quanto dura il corso?
La durata ufficiale AWS Classroom Training è di 3 giorni.
Quali prerequisiti consiglia AWS?
AWS raccomanda Technical Essentials, Generative AI Essentials e precedente esperienza nello sviluppo di applicazioni production-grade e soluzioni GenAI.
Sono previsti laboratori pratici?
Sì. Sono previsti lab su RAG con Bedrock Knowledge Bases, Bedrock APIs e sicurezza responsabile con Guardrails.
Il corso prepara completamente ad AIP-C01?
No. È fortemente allineato alle competenze AIP-C01, ma AWS mantiene un Exam Prep Plan distinto e non viene presentato come preparazione completa.
Parliamo del tuo obiettivo
Richiedi informazioni suAdvanced Generative AI Development on AWS
Scegli il percorso privato oppure aziendale. Il modulo mostra soltanto i campi utili e conserva corso, pagina e contesto della richiesta.
Sei un privato o ci contatti da un’azienda?
Scegli il percorso più adatto: il modulo mostra soltanto i campi utili alla tua richiesta.
Privato / professionista
Informazioni per te
Verifichiamo formula, calendario, investimento e idoneità senza obblighi.
Azienda / ente
Informazioni per azienda o ente
Indicaci il contesto essenziale: open class, piano team o classe dedicata.
Continua a esplorare
Continua a esplorare il mondo AWS con Vega Training
Passa dal singolo corso al catalogo AWS, alla mappa delle certificazioni e alle pagine che spiegano il ruolo di Vega Training nell’ecosistema AWS.