Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

Ultimate AWS Certified Generative AI Developer Professional

Khóa học chuyên sâu AWS Certified Generative AI Developer Professional

Khóa học chuyên sâu AWS Certified Generative AI Developer Professional

Thực hành phát triển GenAI trên AWS với Bedrock, SageMaker và Flows - bao gồm bài kiểm tra thực hành 75 câu hỏi đầy đủ.

4.7
(1,713 đánh giá)
19,461 học viên
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
24.0 giờ video
309 bài giảng
19 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026
#Artificial Intelligence #Aws #Cloud Computing #Generative Ai

Bạn sẽ học được gì

Nắm vững các kỹ năng cần thiết để vượt qua kỳ thi chứng chỉ AWS Generative AI Developer Professional.
Xây dựng ứng dụng AI sinh sản (generative AI) sẵn sàng cho môi trường sản xuất trên AWS bằng Bedrock, SageMaker và các công cụ serverless.
Thiết kế và tối ưu hóa pipeline RAG với embeddings, cơ sở dữ liệu vector và tinh chỉnh truy xuất.
Tạo luồng công việc AI tự chủ (agentic) bằng Bedrock Agents, Flows, công cụ và mẫu đa tác tử (multi-agent).
Đánh giá và cải thiện chất lượng mô hình với Bedrock Evaluations, kiểm tra nền tảng (grounding) và kiểm soát an toàn.
Tự động hóa và mở rộng quy mô hệ thống GenAI với Step Functions, Lambda, CI/CD và các phương pháp hay nhất của AWS.

Yêu cầu

Kiến thức AWS cơ bản được khuyến nghị. Bạn nên quen thuộc với các dịch vụ AWS cốt lõi như IAM, S3, Lambda và VPC.
Làm quen với các khái niệm phát triển phần mềm hoặc điện toán đám mây (APIs, JSON, luồng công việc serverless) sẽ giúp bạn học các phần thực hành nhanh hơn.
Có chút kiến thức về AI hoặc máy học (machine learning) sẽ hữu ích, nhưng không yêu cầu nền tảng chuyên sâu về ML, khoa học dữ liệu hay huấn luyện mô hình — chúng tôi sẽ trình bày mọi khái niệm generative AI từ đầu.
Cần có tài khoản AWS để hoàn thành các bài lab thực hành. Dùng gói miễn phí (free-tier) là đủ cho hầu hết bài tập.
Cần có máy tính và kết nối internet ổn định để theo dõi bài học video và hoạt động thực hành.
Không yêu cầu có chứng chỉ AWS trước đó, nhưng kinh nghiệm với tài liệu AWS cấp Associate sẽ giúp các chủ đề thi Professional dễ tiếp cận hơn.

Đối tượng phù hợp

Dành cho nhà phát triển AWS, kỹ sư đám mây và kiến trúc sư đang chuẩn bị cho kỳ thi Generative AI Developer Professional.
Chuyên gia AI và ML muốn xây dựng ứng dụng GenAI thực tế bằng Bedrock, SageMaker và các mẫu RAG.
Chuyên gia kỹ thuật đang áp dụng generative AI và muốn có kinh nghiệm thực hành với công cụ và phương pháp hay nhất của AWS.
Người học đã quen với kiến thức nền tảng AWS muốn tiến tới phát triển GenAI cấp độ sản xuất.

Nội dung khóa học

21 phần • 308 bài giảng
1 Điều chỉnh tốc độ phát và phụ đề
2 Tổng quan khóa học
3 Nhận tài liệu khóa học
4 Thiết lập cảnh báo thanh toán AWS
1 Giới thiệu phần
2 Tổng quan Amazon Bedrock
3 Lưu ý nhanh về quyền truy cập mô hình
4 Thực hành với Bedrock Playground
5 Tìm hiểu sâu hơn về Bedrock Converse API
6 Tinh chỉnh (Fine-Tuning) mô hình nền tảng trong Bedrock
7 Low-Rank Adaptation (LoRA) - Cách thức hoạt động của Fine-Tuning
8 Retrieval-Augmented Generation (RAG)
9 Kho lưu trữ Vector và Tìm kiếm Ngữ nghĩa
10 Bedrock Knowledge Bases
11 Thực hành với Knowledge Bases
12 Lưu ý: Đừng để OpenSearch chạy lâu!
13 Chiến lược Tiền truy xuất (Pre-Retrieval) và Phân đoạn (Chunking)
14 Quản lý Chiến lược Phân đoạn với Bedrock
15 Tối ưu hóa Kho lưu trữ Vector và Embeddings
16 Đánh giá Hiệu suất RAG
17 Mô hình và Pipeline Đa phương thức (Multimodal) với Bedrock
18 Bedrock Guardrails
19 Kiểm tra Lập luận Tự động của Bedrock Guardrails
20 Thực hành với Bedrock Guardrails
21 Ẩn thông tin ở cấp độ Token (Token-Level Redaction)
22 Quản lý Prompt Amazon Bedrock
23 Bedrock Prompt Flows
24 Áp dụng việc sử dụng Dữ liệu có Cấu trúc
25 Giới thiệu Kỹ thuật Prompt (Prompt Engineering)
26 Cấu trúc của một Prompt
27 Phương pháp hay nhất về Prompt
28 Các loại Prompt
29 Sử dụng sai Prompt và Giảm thiểu Thiên lệch
30 Tích hợp Doanh nghiệp
31 Công cụ AWS Well-Architected - Generative AI Lens
1 Giới thiệu phần
2 Xử lý Dữ liệu có Cấu trúc
3 Tự động hóa Dữ liệu Amazon Bedrock
4 SageMaker Data Wrangler
5 LƯU Ý: Data Wrangler có thể khó tìm
6 Demo: SageMaker Studio, Canvas và Data Wrangler
7 AWS Glue
8 AWS Glue Studio
9 Glue Data Quality
10 CloudWatch Metrics
11 AWS Transcribe
12 AWS Transcribe - Thực hành
13 Amazon Comprehend
14 Amazon Comprehend - Thực hành
15 Sử dụng kết hợp Comprehend, Lambda và Bedrock
16 Amazon Comprehend Medical
17 Giới thiệu OpenSearch trong GenAI
18 Giới thiệu Dịch vụ Amazon OpenSearch (phần 1)
19 Giới thiệu Dịch vụ Amazon OpenSearch (phần 2)
20 Quản lý Chỉ mục OpenSearch và Thiết kế cho Tính ổn định
21 Hiệu suất Dịch vụ Amazon OpenSearch
22 Amazon OpenSearch Serverless
23 Sử dụng và Tinh chỉnh OpenSearch làm Kho lưu trữ Vector
24 Amazon S3 Vectors
25 Amazon S3 Vectors - Thực hành
26 Amazon RDS
27 Amazon RDS - Thực hành
28 Amazon RDS với Kho lưu trữ Tài liệu S3
29 Amazon Aurora
30 Amazon Aurora - Thực hành
31 Amazon Aurora và Tiện ích mở rộng pgvector
32 Amazon DynamoDB
33 Amazon DynamoDB - Thực hành
34 Amazon DynamoDB - WCU & RCU
35 Amazon DynamoDB - WCU & RCU - Thực hành
36 Amazon DynamoDB - API Cơ bản
37 Amazon DynamoDB - API Cơ bản - Thực hành
38 Amazon DynamoDB DAX
39 Amazon DynamoDB DAX - Thực hành
40 Amazon DynamoDB - TTL
41 DynamoDB và Generative AI
42 Duy trì Kho lưu trữ Vector Cập nhật
43 Mô-đun Sắp xếp lại (Re-Ranker) trong Bedrock
44 Amazon S3 - Cấp độ Lưu trữ
45 Amazon S3 - Cấp độ Lưu trữ - Thực hành
46 Amazon S3 - Quy tắc Vòng đời
47 Amazon S3 - Quy tắc Vòng đời - Thực hành
48 Amazon S3 - Sao chép (Replication)
49 Amazon S3 - Sao chép - Ghi chú
50 Amazon S3 - Sao chép - Thực hành
51 Mã hóa S3
52 Về DSSE-KMS
53 Mã hóa S3 - Thực hành
54 Mã hóa Mặc định S3
55 Nhật ký Truy cập S3
56 Nhật ký Truy cập S3 - Thực hành
57 Điểm Truy cập S3 (S3 Access Points)
1 Giới thiệu phần
2 Tác tử LLM trong Bedrock
3 Thực hành: Amazon Bedrock Agents
4 CẢNH BÁO: Nhớ xóa tài nguyên OpenSearch serverless!
5 Luồng công việc Đa tác tử (Multi-Agent)
6 Bộ nhớ Tác tử Ngắn hạn và Dài hạn
7 Tác tử Strands
8 Agent Squad
9 Giới thiệu Amazon AgentCore
10 Bộ nhớ và Công cụ AgentCore
11 Nhập khẩu, Cổng kết nối và Danh tính AgentCore Bedrock
12 Lưu ý cho người dùng EU về lab tiếp theo
13 Lab: Strands Agents, Amazon Bedrock AgentCore, Agent Squad
14 Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP)
15 OpenAPI và Sử dụng Công cụ
16 Con người trong Vòng lặp (Humans in the Loop)
17 Amazon Q Business
18 Amazon Q Business - Thực hành
19 Amazon Q Apps
20 Amazon Q Apps - Thực hành
21 Amazon Q Business - Dọn dẹp
22 Amazon Q Developer
23 Quy tắc Amazon Q Developer
24 Amazon Q Developer - Thực hành
1 Giới thiệu phần
2 Hiệu quả Token
3 Lựa chọn Mô hình Tiết kiệm Chi phí
4 Tối đa hóa Sử dụng Tài nguyên và Thông lượng
5 Hệ thống Bộ nhớ đệm Thông minh cho GenAI
6 Xây dựng Hệ thống AI Phản hồi Nhanh
7 Tối ưu hóa Hiệu suất Truy xuất
8 Tối ưu hóa cho Trường hợp Sử dụng Cụ thể
9 Tối ưu hóa Hiệu suất Hệ thống Mô hình Nền tảng
10 Exponential Backoff và Gom nhóm Kết nối (Connection Pooling)
11 Suy luận Đa vùng (Cross-Region) Amazon Bedrock
1 Giới thiệu phần
2 Xử lý Dữ liệu, Huấn luyện và Triển khai với SageMaker
3 Biện pháp Bảo vệ Triển khai SageMaker
4 Tối ưu hóa Triển khai Mô hình Nền tảng
5 SageMaker Ground Truth
6 SageMaker Model Monitor và Clarify
7 SageMaker Model Registry
8 SageMaker Lineage Tracking
9 Theo dõi Dòng dõi (Lineage) Đa tài khoản
10 SageMaker trên Thiết bị Biên (Edge - Neo)
11 SageMaker Unified Studio
12 SageMaker Pipelines
13 Thực hành: SageMaker JumpStart
1 Giới thiệu phần
2 AWS Lambda
3 Mẫu Tích hợp Lambda, Phần 1
4 Mẫu Tích hợp Lambda, Phần 2
5 Lambda với Bedrock
6 Amazon API Gateway
7 Amazon API Gateway - Thực hành
8 Amazon API Gateway và Ứng dụng Generative AI
9 AWS AppConfig
10 Lựa chọn Mô hình Nền tảng (FM) Động với AppConfig
11 AWS Step Functions
12 Trạng thái Step Functions
13 Mẫu Bộ ngắt mạch (Circuit Breaker) Step Functions và Tích hợp AI
14 Lab: Chuỗi Prompt (Prompt Chaining) với Step Functions và Bedrock
15 AWS CodePipeline
16 AWS CodePipeline - Thực hành - Điều kiện tiên quyết
17 AWS CodePipeline - Thực hành
18 AWS CodeBuild
19 AWS CodeBuild - Thực hành - Phần 1
20 AWS CodeBuild - Thực hành - Phần 2
21 AWS CodeDeploy
22 AWS CodeDeploy - Thực hành
23 MLFlow cho Thử nghiệm LLM
24 AWS AppSync và GenAI
25 AWS Outposts
26 AWS Outposts và GenAI
27 AWS Wavelength
28 AWS Wavelength và GenAI
29 Amazon SQS
30 Amazon SQS - Thực hành
31 AWS Amplify
32 Amazon EventBridge
33 Amazon EventBridge - Thực hành
34 Amazon SNS
35 Amazon SNS - Thực hành
36 Amazon AppFlow
1 Giới thiệu Phần học
2 Theo dõi Agent trên Bedrock
3 Kỹ thuật Đánh giá cho Mô hình Nền tảng
4 Đánh giá LLM với điểm số ROUGE, BLUE và BERT
5 Đánh giá Mô hình trên Amazon Bedrock
6 Hệ thống Xác thực Triển khai
7 Nguyên tắc AI Có trách nhiệm
8 CloudWatch Logs
9 CloudWatch Logs - Thực hành
10 CloudWatch Alarms
11 CloudWatch Alarms - Thực hành
12 CloudWatch RUM
13 CloudWatch và Giám sát GenAI
14 AWS CloudTrail
15 AWS CloudTrail - Thực hành
16 CloudTrail và GenAI
17 Làm rõ về CloudTrail + Bedrock
18 AWS X-Ray
19 AWS X-Ray - Thực hành
20 AWS Lake Formation
1 Giới thiệu Phần học
2 Nguyên tắc Đặc quyền Tối thiểu
3 Che giấu Dữ liệu và Key Salting
4 Giới thiệu IAM: Người dùng, Nhóm, Chính sách
5 Người dùng & Nhóm IAM - Thực hành
6 Đăng nhập Đồng thời trên AWS Console
7 Chính sách IAM
8 Chính sách IAM - Thực hành
9 IAM MFA
10 IAM MFA - Thực hành
11 Vai trò IAM
12 Vai trò IAM - Thực hành
13 AWS IAM Identity Center
14 AWS Control Tower
15 Kiến thức cơ bản về Mã hóa
16 AWS KMS
17 AWS KMS - Thực hành
18 Amazon Macie
19 AWS Secrets Manager
20 AWS Secrets Manager - Thực hành
21 Amazon Cognito
22 AWS WAF
23 VPC, Subnets, Internet Gateway, NAT Gateway
24 NACL, Security Groups, VPC Flow Logs
25 VPC Peering, Endpoints, VPN, Direct Connect
26 Tóm tắt VPC & Lời kết
27 AWS PrivateLink
1 Giới thiệu: Các Dịch vụ Khác Bạn Nên Biết
2 Amazon Athena
3 Amazon EMR
4 Amazon Quicksight
5 Amazon Kinesis Data Streams
6 Amazon Kinesis Data Streams - Thực hành
7 Amazon MSK
1 AWS App Runner
2 AWS App Runner - Thực hành
3 Amazon EC2
4 Amazon EC2 - Thực hành
5 Amazon ECS
6 Tạo ECS Cluster - Thực hành
7 Tạo ECS Service - Thực hành
8 Amazon EKS
9 Amazon EKS - Thực hành
10 Amazon Lex + Connect
1 Amazon DocumentDB
2 Amazon ElastiCache
3 Amazon ElastiCache - Thực hành
4 Valkey với ElastiCache và MemoryDB
5 Amazon Neptune
6 Amazon Neptune Analytics và Tìm kiếm Véc-tơ
1 AWS CDK
2 AWS CDK - Thực hành
3 Khóa Truy cập AWS, CLI và SDK
4 Thiết lập AWS CLI trên Windows
5 Thiết lập AWS CLI trên Mac
6 Thiết lập AWS CLI trên Linux
7 AWS CLI - Thực hành
8 AWS CloudFormation
9 AWS CloudFormation - Thực hành
10 AWS CodeArtifact
11 AWS CodeArtifact - Thực hành
1 Amazon Augmented AI
2 Amazon Augmented AI - Thực hành
3 Amazon Kendra
4 Amazon Lex
5 Amazon Lex - Thực hành
6 Amazon Rekognition
7 Amazon Rekognition - Thực hành
8 Amazon Textract
9 Amazon Textract - Thực hành
10 Amazon Transcribe
11 Amazon Transcribe - Thực hành
1 AWS Auto Scaling
2 AWS Auto Scaling - Thực hành
3 AWS Cost Anomaly Detection
4 AWS Cost Explorer
5 Amazon Managed Grafana
6 AWS Systems Manager
7 AWS Systems Manager - Session Manager
8 AWS Systems Manager - Parameter Store
1 AWS DataSync
2 AWS Transfer Family
1 Amazon CloudFront
2 Amazon CloudFront - Thực hành
3 Amazon Elastic Load Balancing
4 Amazon Elastic Load Balancing - Thực hành
5 AWS Global Accelerator
6 AWS Global Accelerator - Thực hành
7 Amazon Route 53
8 Amazon Route 53 - Đăng ký Tên miền
9 Amazon Route 53 - Tạo Bản ghi Đầu tiên
10 Amazon Route 53 - Thiết lập EC2
1 Amazon EBS
2 Amazon EBS - Thực hành
3 Amazon EFS
4 Amazon EFS - Thực hành
5 So sánh Amazon EFS vs. Amazon EBS
1 Một Hệ thống GenAI Hoàn chỉnh Hướng đến Người dùng
2 Lựa chọn Kho lưu trữ Véc-tơ
3 Điều phối: Khi nào Nên dùng Step Functions
4 Kiến trúc Đơn giản hóa Nội bộ và Hướng đến Người dùng
1 Hãy thử bài thi thực hành trên AWS Skill Builder.
1 Giới thiệu: Chuẩn bị cho Kỳ thi
2 Tài nguyên Ôn tập Thêm và Hướng dẫn Thi
3 Tài liệu Ôn tập Bổ sung từ Cộng đồng
4 Các Dạng Câu hỏi Mới
5 Mẹo làm Bài thi
6 Hướng dẫn Thi và Đăng ký
7 Tiết kiệm 50% chi phí thi AWS!
8 Nhận thêm 30 phút cho bài thi AWS - Chỉ dành cho thí sinh không phải người bản ngữ tiếng Anh
9 Chúc mừng!
10 Bài giảng Bổ sung

Giới thiệu khóa học

This course contains the use of artificial intelligence for drafting assessment questions. No AI avatars or synthetic voices are used.

Become an AWS-certified generative AI professional with the most comprehensive preparation available for the AWS Certified Generative AI Developer – Professional (AIP-C01 / AP1-C01) exam. This course gives you everything you need—hands-on practice, deep technical coverage, a full practice exam, and complete alignment with the official exam guide.

What’s Included

  • 24+ hours of self-paced video training across 300+ lectures

  • A full-length 75-question practice exam to benchmark your readiness

  • 50+ hands-on activities and labs to build real skills

  • Downloadable PDFs for all slide decks and a study guide

  • 125 section-level quiz questions written in AWS style

This is a challenging professional-level certification - many say THE most challenging. If you are new to AWS certifications, we strongly recommend starting with a practitioner or associate level one, such as the AI Practitioner exam, to get a feel for how AWS exams work. This should not be your first AWS exam.

What You’ll Learn

Generative AI on AWS blends the world’s most popular cloud platform with cutting-edge AI techniques. This course helps you master both—through real scenarios, guided examples, and practical architecture patterns. You’ll learn how to:

  • Build GenAI applications using Amazon Bedrock, SageMaker, and Knowledge Bases

  • Design agentic AI systems using Bedrock Agents, Flows, OpenSearch, S3 Vectors, Strands, Agent Squad, and AgentCore

  • Apply optimization techniques for RAG pipelines, embedding strategies, and foundation model performance

  • Manage prompts and structured workflows using Prompt Management and Bedrock Flows

  • Evaluate model quality and safety using Bedrock Evaluations

  • Prepare and process data with Bedrock Data Automation, SageMaker, Glue, Comprehend, Textract, and more

  • Orchestrate production-grade AI systems using Step Functions, Lambda, Pipelines, and CI/CD tools

Every module is grounded in the AWS exam domains and the skills described in AWS’s official documentation. We’ve mapped the entire exam blueprint to ensure you don’t miss a thing.

Meet Your Instructors

Frank Kane (Sundog Education)
Frank has guided over one million learners on Udemy across AI, machine learning, and data engineering. He's taken and passed the AIP-C01 exam himself, and ensured this course comprehensively covers its contents. Frank spent nine years at Amazon headquarters as a senior engineer and senior manager, building large-scale machine learning systems and earning 26 issued patents. Frank specializes in making complex AI topics practical and approachable.

Stéphane Maarek
Stéphane is one of the most trusted AWS educators in the world, with over three million learners on Udemy and deep expertise across AWS’s certification tracks.

If you're ready to master generative AI on AWS and earn one of the most forward-looking certifications available, we’re excited to guide you every step of the way. Let’s get started!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Aws
Hiển thị tất cả khoá học Cloud Computing
Hiển thị tất cả khoá học Generative Ai
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊