AWS Training Partner
Accreditamento che colloca la formazione AWS ufficiale erogata da Vega Training nell’ecosistema AWS Training Partner.
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Corso Developing Generative AI Applications on AWS
AWS Classroom Training · livello Advanced · 2 giorni
Sviluppa applicazioni di AI generativa su AWS con Amazon Bedrock, foundation model, prompt engineering, RAG, Knowledge Bases, agenti e framework di orchestrazione, collegando prototipazione e scelte architetturali.
Formula intensiva2 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameAIP-C01
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
AWS raccomanda esperienza di programmazione, familiarità con Python e conoscenze di base di machine learning, AI generativa e servizi AWS.
CorsoDeveloping Generative AI Applications on AWS
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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.
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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 Bedrock, prompting, RAG, agenti e architetture GenAI coerenti con AIP-C01, ma l esame resta un percorso distinto.
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.
Descrivere capacità e casi d'uso delle applicazioni di AI generativa su AWS.
Selezionare e utilizzare foundation model tramite Amazon Bedrock.
Applicare tecniche di prompt engineering a scenari applicativi.
Implementare RAG con knowledge base e sorgenti informative esterne.
Sviluppare agenti e orchestrare componenti GenAI in un'architettura applicativa.
È il corso giusto per te se
Vuoi costruire applicazioni GenAI, non solo usare modelli
- sviluppi software e vuoi integrare foundation model in applicazioni AWS;
- devi progettare prompt, RAG, knowledge base e agenti;
- vuoi confrontare modelli e pattern di integrazione su Amazon Bedrock;
- cerchi un percorso pratico di sviluppo e architettura GenAI.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Servono basi di sviluppo e AI generativa
Il percorso richiede esperienza di programmazione e familiarità con Python; sono utili conoscenze di machine learning, concetti di AI generativa e servizi AWS fondamentali.
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.
Sviluppi applicazioni GenAI durante il percorso
Generative AI application labs
Il corso include laboratori pratici per utilizzare Amazon Bedrock, sperimentare prompt, collegare dati tramite RAG e costruire componenti applicativi GenAI.
BedrockUso pratico di foundation model tramite Amazon Bedrock.
RAGApplicazione di Retrieval-Augmented Generation e knowledge base.
AgentsCostruzione e integrazione di comportamenti agentici nel flusso applicativo.
I lab sono parte del corso ufficiale e seguono la progressione applicativa.
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 due giorni con teoria, dimostrazioni e attività pratiche.
- 2 giornate live
- livello Advanced
- Bedrock, RAG e agenti
- 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.
Generative AI on AWS
- Generative AI concepts
- Amazon Bedrock capabilities
- Application use cases
Planning a Generative AI Project
- Use-case framing
- Requirements
- Architecture considerations
Foundation Models
- Foundation model concepts
- Model access
- Model selection criteria
Prompt Engineering
- Prompt design
- Prompt patterns
- Prompt iteration
Model Selection and Adaptation
- Model evaluation
- Customization options
- Fine-tuning concepts
Retrieval-Augmented Generation
- RAG architecture
- Knowledge Bases
- External data integration
Agents
- Agent concepts
- Tool use
- Agent orchestration
Application Frameworks
- LangChain concepts
- Application integration
- Orchestration patterns
Optimization and Evaluation
- Quality considerations
- Monitoring
- Performance and cost trade-offs
Generative AI Architecture
- End-to-end design
- Security considerations
- Production integration
Attività laboratoriali
- Bedrock: Uso pratico di foundation model tramite Amazon Bedrock.
- RAG: Applicazione di Retrieval-Augmented Generation e knowledge base.
- Agents: Costruzione e integrazione di comportamenti agentici nel flusso applicativo.
Per aziende, enti e team
Developing Generative AI Applications on AWS per team di sviluppo
Il percorso aiuta team software e cloud a condividere pattern tecnici per Bedrock, model selection, prompting, RAG, agenti e integrazione production-oriented.
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 2 giorni.
Quali tecnologie principali vengono usate?
Il corso lavora su Amazon Bedrock, foundation model, prompt engineering, RAG, Knowledge Bases, agenti e framework applicativi.
Sono previsti laboratori?
Sì. Il corso include hands-on lab su sviluppo e integrazione di applicazioni di AI generativa.
Il corso prepara completamente ad AIP-C01?
No. Copre una parte significativa delle competenze GenAI developer, ma non viene presentato come Exam Prep completo AIP-C01.
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