ტრენდულ AWS Bedrock და AI სერვისები დეველოპერებისთვის
Deploy და გამოიყენეთ AI მოდელები AWS-ზე: Bedrock (Claude, Llama, Titan), Lambda, API Gateway, S3 და DynamoDB. შექმენით enterprise AI გადაწყვეტები.
Oleksii Anzhiiak
სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და თანადამფუძნებელი
კურსის ბოლოს თქვენ შეძლებთ
- AWS Bedrock-ის გამოყენება მრავალი model ოჯახის (Anthropic, Meta, Amazon, Mistral) გამოსაძახებლად ერთი API-დან
- სწორი მოდელის შერჩევა სწორი ამოცანისთვის — small/fast/cheap vs large/capable/expensive
- AI-ის ჩართვა AWS-native არქიტექტურაში: Lambda, S3, DynamoDB, Step Functions
- AI-ის ოპერირება production AWS-ში — IAM, VPC, observability, cost-დაშბორდები
- Enterprise-ფორმის AI ფიჩერების გაშვება, რომელსაც security-გუნდი მოაწერს ხელს
გერგებათ ეს კურსი?
ეს თქვენთვისაა, თუ თქვენ…
- შენი კომპანია AWS-ზეა და Bedrock გახდა AI-სთვის ყველაზე ნაკლები წინააღმდეგობის გზა
- ხარ SRE / DevOps / Cloud ინჟინერი და გინდა AI-ის დამატება შენს არსებულ AWS სამუშაოში დამქირავებლის შეცვლის გარეშე
- უშვებ AI-ს რეგულირებულ გარემოში, სადაც managed სერვისები სჯობს self-hosted ინფრასტრუქტურას
არ აიღოთ ეს კურსი, თუ…
- არ ხარ AWS-ზე — Bedrock მხოლოდ AWS-ისაა. თუ Azure-ზე ხარ, აიღე #20; თუ vendor-agnostic ხარ, აიღე #22 ან #25
- არ იცი AWS-ის საფუძვლები — IAM, Lambda, S3 ნაგულისხმევია. ჯერ AWS foundation კურსი, თუ ეს სიტყვები უცნობია
- ელი, რომ Bedrock ჯადოსნურად ჩაანაცვლებს prompt engineering-ს — არ ცვლის. ჯერ #21
ვინ კითხულობს
Oleksii Anzhiiak
სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და თანადამფუძნებელი
ოლექსი ანჟიაკი — სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და ToyCRM.com-ისა და ProfectusLab-ის თანადამფუძნებელი. 15+ წლიანი გამოცდილებით, ის სპეციალიზირდება განაწილებულ სისტემებში, cloud ინფრასტრუქტურაში, მაღალი დატვირთვის backend-ში და იდენტობის პლატფორმებში. ქმნის უსაფრთხო ავტენტიფიკაციის სისტემებს, არქიტექტურულ გადაწყვეტებს და თანამედროვე საგანმანათლებლო პროგრამებს, რომლებიც სტუდენტებს კარიერულ წინსვლაში ეხმარება.
ამჟამად ხელმძღვანელობს ToyCRM.com-ის არქიტექტურას — multi-tenant CRM პლატფორმას .NET-ზე, რომელსაც ჩვენი გუნდი აშენებს. იგივე პატერნები და დიზაინ-გადაწყვეტილებები, რომლებიც იქ გამოიყენება, პირდაპირ ჩნდება კურსებშიც: identity & auth, განაწილებული სერვისები, code review-ის კულტურა. სწავლობ ინჟინრებთან, რომლებიც აქტიურად უშვებენ production-კოდს, არა სახელმძღვანელოდან.
სილაბუსი
შექმენით enterprise AI სერვისები AWS-ზე შვიდ პრაქტიკულ მოდულში:
- 1 მოდული 1: AWS Bedrock საფუძვლები — model catalog, API access, pricing, quotas
- 2 მოდული 2: Claude, Llama და Titan გამოძახება — prompting, parameters, streaming responses
- 3 მოდული 3: Lambda + API Gateway — serverless AI endpoints, cold starts, concurrency
- 4 მოდული 4: Knowledge bases S3 + Bedrock — ingestion pipelines, managed RAG
- 5 მოდული 5: DynamoDB ინტეგრაცია — session history, caching, cost-optimized storage
- 6 მოდული 6: IAM და security — least-privilege access, VPC endpoints, encryption
- 7 მოდული 7: მონიტორინგი და cost control — CloudWatch, X-Ray, budget alarms, guardrails
წინაპირობები
Backend გამოცდილება საჭიროა. რეკომენდებულია AI-Powered .NET ან LLM-Powered Apps.
საჭიროა backend განვითარების გამოცდილება (ნებისმიერი ენა). cloud კონცეფციების ძირითადი გაგება სასარგებლოა.
რას ააშენებთ
გადიხარ AI ფიჩერით, რომელიც AWS-native არქიტექტურაში გაშვებულია და თვითონ დაადიზაინე — Lambda + Bedrock + DynamoDB, observability დაშბორდები, IAM როლები, ყველაფერი. პროექტის ის ფორმა, რომელიც 2026-ში AWS-AI hiring პრემიუმს იღებს.
- Bedrock SDK და InvokeModel API
- მოდელის შერჩევა: Claude, Llama, Titan, Mistral Bedrock-ზე
- Bedrock Knowledge Bases (managed RAG) vs DIY
- AWS-native AI პატერნები: serverless, event-driven, batched
- Cost-დაშბორდები, IAM, observability, compliance
სად დევს თქვენს კარიერაში
კურსის პარალელურად წასაკითხი
AI-readiness-შეფასება, რომელსაც CTO ერთ კვირაში ჩაატარებს
სანამ AI-სტრატეგიას დაწერთ, გაზომეთ, რისი შესრულება რეალურად შეუძლია თქვენს ორგანიზაციას. მონაცემების, უნარების, ტულინგისა და governance-ის ხუთდღიანი შეფასება თითქმის შეხვედრების გარეშე — შეფასების რუბრიკით, რომელსაც ბორდის წინაშეც დაიცავთ და ინჟინრების წინაშეც.
Claude AWS Bedrock-ზე: როდის ჯობს პლატფორმის მარშრუტი პირდაპირ API-ებს
იგივე მოდელები, სხვა ოპერაციული კონტრაქტი. როდის ამართლებს Bedrock-ის IAM, VPC და ერთიანი ბილინგი თავის პრემიუმს — და როდის რჩება პირდაპირი Anthropic API უფრო სწორ საინჟინრო გადაწყვეტილებად. გადაწყვეტილების გზამკვლევი გუნდებისთვის, რომლებიც უკვე AWS-ზე ცხოვრობენ.
დიზაინ-პატერნები AI-ის ეპოქაში: რატომ არის პატერნების ცოდნა უფრო მნიშვნელოვანი, როცა კოდს თქვენ არ წერთ
AI წერს იმპლემენტაციას; თქვენ მას code review-ს უკეთებთ. მაგრამ შეაფასებთ მხოლოდ იმას, რასაც სახელი შეგიძლიათ დაარქვათ. პატერნების ცოდნა — Strategy if-ების გროვის ნაცვლად, Decorator დაკოპირებული wrapper-ის ნაცვლად — არქიტექტურული უნარიდან AI-დახმარებით დეველოპმენტის მთავარ კითხვის უნარად იქცევა.
პირველი გაკვეთილი ჩვენი ხარჯითაა. გადაწყვიტე ინსტრუქტორთან გაცნობის შემდეგ.
ჩაერთე პირველ სესიაზე. თუ პირველი გაკვეთილის შემდეგ გადაწყვიტე, რომ ინსტრუქტორი არ გერგო — მისთვის არ იხდი, არცერთი უხერხული საუბრის გარეშე. (საცდელი მოქმედებს იმ კურსებზე, რომლებიც 5 გაკვეთილზე გრძელია; ეს კურსი ერგება.)
ფასი და რა შედის
რა შედის
- 14 ცოცხალი სესია × 2 საათი — მასწავლებელი ცოცხლად ატარებს, არა ჩანაწერი
- სლაიდები თითოეული სესიისთვის — შენთან რჩება და ნებისმიერ დროს შეგიძლია გადახედო
- მუშა კოდის ფაილები და data-ფაილები გაკვეთილიდან — შენს მანქანაზე იქნება დაკლონილი
- ყოველკვირეული სავალდებულო პერსონალური კოდის გადახედვით მასწავლებლისგან
- ჩაწერა მოთხოვნით — წინასწარ აცნობე მასწავლებელს („სამშაბათს ვერ მოვალ, ჩაწერე გთხოვ") და გაკვეთილი შენთვის ჩაიწერება
ხშირად დასმული კითხვები
რამდენ საათს მოითხოვს კვირაში?
გათვალე ცოცხალი სესიები პლუს დაახლოებით 1.5–2 საათი პრაქტიკისთვის თითოეულზე. სტუდენტების უმრავლესობა, ვინც გრაფიკში თავსდება, კვირაში 4–6 საათს ხარჯავს. ნაკლებიც მუშაობს — უბრალოდ მეტი დრო სჭირდება.
რა ხდება თუ გაკვეთილს გავაცდენ?
უთხარი მასწავლებელს გაკვეთილამდე — „სამშაბათს ვერ მოვალ, ჩაწერე გთხოვ" — და მასწავლებელი ჩაწერს ამ გაკვეთილს და გამოგიგზავნის. ჩანაწერები არ არის ავტომატური არქივი; ისინი მოთხოვნით კეთდება, როცა წინასწარ გვაცნობებ. გაკვეთილის შემდეგ გააკეთე სავალდებულო, შემდეგ სესიაზე კი მოდი კითხვებით.
რა შედის ფასში?
ცოცხალი სესიები მასწავლებელთან; სლაიდები თითოეული სესიისთვის (შენი რჩება); მუშა კოდის ფაილები და ნებისმიერი data-ფაილი, რომელიც გაკვეთილზე გამოვიყენეთ; ყოველკვირეული დავალება კოდის გადახედვით; და იმ სესიების ჩანაწერები, რომელზეც წინასწარ გაგვიფრთხილე. ყველაფერი დანარჩენი — სერთიფიკატი, alumni-წვდომა, mock ინტერვიუ — ცალსახად ჩამოთვლილია „რა შედის"-ში FAQ-ის ზემოთ იმ კურსებზე, სადაც ეს მოქმედებს.
და თუ ჩავეწერე და მასწავლებელი არ მერგო?
კურსებზე, რომლებიც 5 გაკვეთილზე გრძელია, პირველი სესია ფაქტობრივად საცდელია — თუ პირველი გაკვეთილის შემდეგ გადაწყვიტე, რომ მასწავლებელი არ გერგო, მისთვის არ იხდი. სჯობს ერთი გაკვეთილის მერე წახვიდე, ვიდრე 9 კვირა იტანო ცუდი კავშირი. (5 ან ნაკლები გაკვეთილის კურსები ძალიან მოკლეა — საცდელი შეთავაზება იქ აზრს კარგავს, ჩვეულებრივი ფასი მოქმედებს.)
შეიძლება თანხის უკან დაბრუნება, თუ შუაში მივატოვებ?
დიახ. შეძენიდან 14 კალენდარული დღის განმავლობაში შეგიძლიათ უარი თქვათ და მოთხოვნისთანავე სრული თანხა დაიბრუნოთ, მიზეზის ახსნის გარეშე — ეს თქვენი კანონიერი უფლებაა საქართველოს მომხმარებლის უფლებების დაცვის კანონით. ამას გარდა, ჩვენი საკუთარი გარანტია: თუ 3-ზე ნაკლებ გაკვეთილს დაესწარით, თანხას სრულად, დაქვითვების გარეშე გიბრუნებთ. თანხა ბრუნდება იმავე გადახდის მეთოდზე 14 დღეში.
შემიძლია სასწავლო ენის შეცვლა?
ცოცხალი სესიები მიმდინარეობს იმ ენაზე, რომელიც ზემოთ ბლოკში „ხელმისაწვდომი ენები"-ა მითითებული. სლაიდები და კოდის ფაილები ჩვეულებრივ ხელმისაწვდომია ოთხივე ენაზე (ინგლისური, რუსული, უკრაინული, ქართული). ბევრი სტუდენტი უსმენს ერთ ენაზე და კითხულობს მეორეზე — ეს ნორმალურია.
მზად ვიქნები რეალური სამუშაოსთვის კურსის შემდეგ?
ერთი კურსი იშვიათად ანიჭებს ვინმეს სამუშაოს თვითონ — არცერთ სფეროში. ეს კურსი გაძლევს იმ საფუძველს, რომელსაც junior-დაქირავების მენეჯერი ელის: საკუთარი ხელით დაწერილი მუშა კოდი, ლექსიკა სხვისი კოდის წასაკითხად და ჩვევები, რომელიც გხდის დასაქირავებელ. გულახდილი პასუხი კითხვაზე „მზად ვარ?" ჩვენს roadmap-ზეა (ბმული გვერდის თავში) — გახსენი ის დონე, რომელზეც გინდა მისვლა, და წაიკითხე ჩეკლისტი „მზად ხარ, როცა…".
შემიძლია განვადებით გადახდა?
დიახ იმ კურსებისთვის, რომლებსაც ზედა ზოლში „ყოველთვიური გადახდა"-ა მითითებული — ჩვეულებრივ ეს ორი ან სამი თანაბარი თანხაა. ის კურსები, რომლებსაც ეს ოპცია არ აქვთ, ერთჯერად უნდა გადაიხადო. თუ ფასი ბარიერია, მოგვწერე — თითოეულ ქეისს ცალკე ვიხილავთ.
ეს ასევე შეიძლება მოგეწონოთ
საშუალო
Backend არქიტექტურის საფუძვლები
პრაქტიკული კურსი backend არქიტექტურული აზროვნებისთვის. ისწავლით მასშტაბირებადი სისტემების დიზაინს, მონოლითსა და მიკროსერვისებს შორის არჩევანს, სუფთა API-ების შექმნას და production აზროვნებას.
გაუმჯობესებული
MCP სერვერების და AI Tool Integrations-ის შექმნა
დაეუფლეთ Model Context Protocol (MCP) — Anthropic-ის ღია სტანდარტს AI მოდელების გარე ინსტრუმენტებთან და მონაცემებთან დასაკავშირებლად. შექმენით MCP სერვერები, გაუმართეთ API Claude-ს.
საშუალო
Claude API-ით აპლიკაციების შექმნა: production AI Anthropic SDK-ით
დაეუფლეთ Anthropic-ის Claude API-ს: messages API, prompt caching, tool use, extended thinking, streaming, batch processing, files, citations და vision. შექმენით ეკონომიური production AI ფუნქციები ნებისმიერ backend-ში.