SageMakerのモデル配置とBedrock・Claude APIを学ぶ

SageMakerのモデル配置とBedrock・Claude APIを学ぶ｜Navid Shirzadi

AWSで予測モデルを準備・配置し、生成AIの文章・画像処理をPythonから呼び出す。

CanvasとData Wranglerでのデータ準備、Python SDKによるXGBoostの学習・配置を扱う。Bedrockの文章・画像生成、Claudeの会話履歴・システム指示・画像理解へ進む。

原題：Integration and Deployment of GenAI Models

学習・予測モデルの学習：Canvasの分類と、Python SDKによるXGBoostの学習・エンドポイント配置を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/integration-and-deployment-of-genai-models-l/

学習・生成APIの利用：Bedrockの文章・画像生成と、Claudeへの画像付き入力を試す構成。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/integration-and-deployment-of-genai-models-l/

学習・実行環境の管理：SageMakerのドメイン・ロール・プロファイル、実行中リソースの停止を学ぶ。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/integration-and-deployment-of-genai-models-l/

対象：Pythonと機械学習の基本を理解する開発者・クラウド担当者。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスを確認）。言語：英語（日本語字幕の対応は未確認）。利用条件：一部講義にプレビューの案内あり。全講座の受講条件・現在価格はUdemyで確認。

確認事項（編集部）：AWSアカウントが必要で、実行環境・モデル・APIの費用が別途発生し得る。概要にはRAGやLLM追加学習もあるが、公開章で確認したRAGは導入解説で、LLMの追加学習演習は特定できていない。XGBoostの学習と区別する。

出典：Navid Shirzadi / Udemy「Integration and Deployment of GenAI Models — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/integration-and-deployment-of-genai-models-l/

SageMakerのモデル配置とBedrock・Claude APIを学ぶ

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