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title: "Public Cloud Learning Sessions - Introduction to AI/ML with AWS"
type: source
tags: [AI, ML, AWS, Serverless-AI, Generative-AI, Amazon-Bedrock]
date: 2024-02-06
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## Source File
- [[Cloud & DevOps/Public-Cloud-Learning-Sessions/09_Serverless_AI/public-cloud-learning-sessions-introduction-to-artificial-intelligence-ai-machin.md]]

## Summary（用中文描述）
- 核心主题：AWS 上的 AI/ML 与生成式 AI 入门，由 AWS 高级解决方案架构师 Suraav Paul 主讲
- 问题域：企业如何在 AWS 云上落地 AI/ML 能力，包括传统 AI（分类/预测）和生成式 AI（基础模型）
- 方法/机制：Amazon Bedrock 全托管生成式 AI 服务、Amazon SageMaker Canvas 无代码 ML 工具、ML Ops 完整生命周期管理（数据流水线→训练流水线→推理流水线）
- 结论/价值：AWS 通过预置算法/模型/SageMaker Canvas 民主化 AI 访问；Bedrock 支持微调/持续预训练/RAG/Agent/Guardrails 全套定制能力；ML Ops 融合 DevOps 文化、人员和流程，实现协同 ML 解决方案

## Key Claims（用中文描述）
- AI 指任何能复制此前需要人类智能才能完成任务的系统，通常通过机器学习使用数据创建决策逻辑或模型来寻求概率性结果
- AWS 认为大多数客户体验和应用程序将被生成式 AI 重塑，由拥有数十亿参数的基础模型驱动
- Amazon Bedrock 是全托管服务，用于构建和扩展生成式 AI 应用，支持使用自有数据定制基础模型，同时保持安全与隐私
- ML Ops 结合机器学习与运维，涉及人员、技术和流程的协作，以实现协同 ML 解决方案

## Key Quotes
> "We believe most customer experiences and applications will be reinvented with generative AI, powered by foundation models with billions of parameters." — Suraav Paul, AWS Senior Solutions Architect

> "AI is a way to describe any system that can replicate tasks that previously required human intelligence." — Suraav Paul, AWS Senior Solutions Architect

> "ML Ops combines machine learning and operations, involving people, technology, and processes for collaborative ML solutions." — Suraav Paul, AWS Senior Solutions Architect

## Key Concepts
- [[RAG]]：Retrieval Augmented Generation，从企业数据源获取相关数据以生成响应，是 Bedrock 数据定制技术之一
- [[MLOps]]：Machine Learning Operations，将 ML 与运维结合，涉及人员、技术和流程的协作框架
- [[Foundation-Models]]：基础模型，具有数十亿参数，支持分类、预测和生成式 AI，是生成式 AI 的核心驱动
- [[Amazon-Bedrock]]：AWS 全托管生成式 AI 服务，提供基础模型访问、数据定制（微调/持续预训练/RAG/Agent）和安全保障
- [[Amazon-SageMaker-Canvas]]：AWS 无代码机器学习工具，民主化 AI/ML 访问
- [[Responsible-AI]]：负责任 AI 原则，包括公平性、可解释性、鲁棒性、治理、透明度和隐私/安全

## Key Entities
- [[AWS]]：Amazon Web Services，云服务商，提供 AI/ML 全套工具和服务
- [[Amazon-Bedrock]]：AWS 全托管生成式 AI 服务平台
- [[Amazon-Titan]]：Bedrock 提供的基础模型系列之一

## Connections
- [[ctp-topic-13-cloud-finops-policies]] ← extends ← [[FinOps（云财务管理）]]
- [[ctp-topic-63-optimise-resource-cost-using-automation]] ← depends_on ← [[FinOps（云财务管理）]]
- [[ctp-topic-27-aws-instance-scheduler]] ← depends_on ← [[FinOps（云财务管理）]]
- [[public-cloud-learning-sessions-budget-control-20240319]] ← depends_on ← [[FinOps（云财务管理）]]
- [[public-cloud-learning-sessions-storage-cost-optimization-20240305]] ← depends_on ← [[FinOps（云财务管理）]]
- [[ctp-topic-67-cloud-native-observability-using-opentelemetry]] ← extends ← [[OpenTelemetry]]
- [[ctp-topic-59-achieving-reliability-with-amazon-eks]] ← extends ← [[Amazon EKS]]
- [[public-cloud-learning-sessions-eks-optimization-part-3-of-3-introduction-to-eks]] ← extends ← [[Amazon EKS]]

## Contradictions
- 无

## Notes
- Suraav Paul（AWS 高级解决方案架构师）仅出现 1 次，以 wikilink 形式记录于 Source page，无需独立建页
- [[RAG]] 在本 Wiki 中已有多个来源引用（LangChain、Milvus、Qdrant、Knowledge Base RAG 等），无需新建概念页
- MLOps/Responsible AI 出现频次不足独立建页阈值，以 wikilink 形式记录于 Source page
- 本来源属于 Cloud Transformation Programme 的 Serverless & AI 专题（09_Serverless_AI）