Practitioner de IA de AWS

Resumen

La Especialización AWS Certified AI Practitioner está diseñada para aquellos que desean establecer una base sólida en Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) y tienen la habilidad de utilizar los servicios en la nube de AWS. Esta especialización está alineada con el examen de certificación AWS AI Practitioner y ofrece una amplia comprensión de los conceptos de IA, IA generativa, modelos base, prácticas responsables de IA y seguridad con IA.

La especialización sigue un enfoque estructurado para capacitar a los estudiantes en el diseño, implementación y optimización de soluciones potenciadas por IA en AWS. La especialización en formación de AI Practitioner de AWS cubre temas clave de IA, tales como modelos de aprendizaje automático, Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), visión por computadora, aprendizaje profundo y despliegue de modelos de IA.

Los aprendices también explorarán servicios de IA de AWS, incluidos Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, Amazon Transcribe, Amazon Comprehend y Amazon Rekognition, entre otros. A través de videos interactivos, ejemplos, demostraciones prácticas y cuestionarios impulsados por retroalimentación, esta especialización asegura la aplicación práctica y preparación para el examen de certificación AI Practitioner de AWS.

Programa de estudio

• 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

Enseñado por

LearnKartS

Asignaturas

Programación