Practitioner de IA de AWS

Resumen

The AWS Certified AI Practitioner Specialization is meant for those who desire to establish a solid base in Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) and have the ability to utilize AWS cloud services. This specialization is aligned with the AWS AI Practitioner Certification exam and offers a broad understanding of AI concepts, generative AI, foundation models, responsible AI practices, and AI security.

The specialization follows a structured approach to enable learners to design, implement, and optimize AI-powered solutions on AWS. The AWS AI practitioner training specialization covers key AI topics such as machine learning models, Natural Language Processing (NLP), computer vision, deep learning, and AI model deployment.

Learners will also explore AWS AI services, including Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, Amazon Transcribe, Amazon Comprehend, and Amazon Rekognition, among others. Through engaging videos, examples, hands-on demos, and feedback-driven quizzes, this specialization ensures practical application and readiness for the AI Practitioner AWS certification exam.

Programa

• Introducción a los conceptos de IA y ML
Comprensión de IA y ML
Panorama de aplicaciones de IA
IA generativa y modelos de base
• Resumen de los servicios de IA de AWS
Introducción a Amazon Web Services (AWS)
Panorama de herramientas de IA de AWS
• Aprendizaje automático en AWS
Creación y entrenamiento de modelos de ML con Amazon SageMaker
Implementación de flujos de trabajo de ML
• Procesamiento de lenguaje natural (PLN) en AWS
Introducción a conceptos de PLN
Uso de Amazon Comprehend para análisis de texto
Reconocimiento de voz con Amazon Transcribe
• Visión por computadora en AWS
Introducción a la visión por computadora
Análisis de imágenes y videos con Amazon Rekognition
• Fundamentos de aprendizaje profundo
Conceptos clave de aprendizaje profundo
Implementación de modelos de aprendizaje profundo en AWS
• Despliegue y optimización de modelos de IA
Despliegue de modelos usando Amazon SageMaker
Optimización del rendimiento del modelo
• Prácticas responsables de IA
Consideraciones éticas en IA
Equidad, responsabilidad y transparencia en modelos de IA
• Seguridad de IA
Seguridad de modelos y datos de IA
Mejores prácticas para la seguridad de IA en AWS
• Explorando Amazon Bedrock
Resumen de IA generativa en AWS
Casos de uso e implementación
• Demostraciones prácticas y estudios de caso
Soluciones de IA en el mundo real en AWS
Laboratorios prácticos y trabajo de proyectos
• Preparación para el examen de AWS Certified AI Practitioner
Formato del examen y preguntas de muestra
Consejos de estudio y recursos
• Conclusión y próximos pasos
Conexión a temas avanzados de IA
Oportunidades de carrera en IA y computación en la nube

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Impartido por

LearnKartS

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Materias

Programming