AWS Certificado como Practicante de IA

Resumen

¡Bienvenido al viaje transformador que es el Curso AWS Certified AI Practitioner! En el cambiante panorama de IA actual, tener un firme conocimiento de los conceptos de IA es crítico, pero saber cómo implementar estos conceptos en AWS es donde se encuentra el desafío y la oportunidad.

Si alguna vez te has sentido abrumado por la complejidad de integrar IA en AWS, no estás solo. Cada tutorial puede parecer sencillo, solo para revelar su verdadera dificultad cuando estás sumergido en los detalles, aplicando IA a tus soluciones AWS.

Este curso está diseñado para abordar justamente eso. Diseñado para aquellos que ya poseen un conocimiento básico de AWS, nos enfocamos en cerrar la brecha entre el conocimiento teórico y las aplicaciones prácticas en AWS.

A través del aprendizaje práctico basado en escenarios, adquirirás las habilidades para navegar y sobresalir en el ecosistema de IA en AWS, avanzando más allá de lo básico con valiosas e aplicables perspectivas. Además, este curso te preparará para presentarte con confianza al examen AWS Certified AI Practitioner, equipándote con el conocimiento y las habilidades para lograr esta credencial y validar tu experiencia en soluciones de AWS potenciadas por IA.

Módulos del Curso 1. Fundamentos de IA y ML Profundiza en conceptos esenciales de IA, comprendiendo las diferencias entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Te involucrarás con diversos tipos de datos, métodos de aprendizaje e identificarás casos de uso prácticos de IA y ML, estableciendo una base sólida para tus esfuerzos en IA en AWS. 2. Fundamentos de IA Generativa Enfócate en los atributos únicos de la IA generativa, incluidos los tokens, embeddings y el ciclo de vida de los modelos de fundación.

Discute consideraciones de costo e infraestructura de AWS específicas para IA generativa, junto con aplicaciones del mundo real, ventajas y limitaciones. 3. Aplicaciones de Modelos de Fundación Aprende sobre el diseño y personalización de aplicaciones utilizando modelos de fundación.

Desde seleccionar y afinar modelos preentrenados hasta implementar generación aumentada por recuperación y bases de datos vectoriales, obtén conocimiento sobre el despliegue efectivo de modelos de IA en AWS. Explora mejores prácticas en ingeniería de prompts y métricas para evaluar el rendimiento del modelo. 4.

Directrices para IA Responsable Explora principios fundamentales y herramientas para crear aplicaciones de IA responsables. Discute la selección responsable de modelos, gestión de riesgos legales y mitigación de sesgos, asegurando que tus soluciones de IA sean seguras y éticas, fundamentadas en un diseño transparente y centrado en humanos. 5.

Seguridad, Cumplimiento y Gobernanza para Soluciones de IA Aborda aspectos clave de asegurar sistemas de IA en AWS, desde mejores prácticas en ingeniería de datos hasta estrategias de cumplimiento regulatorio y gobernanza, asegurando que tus aplicaciones de IA sean seguras, cumplidas y confiables. 6. Conclusión y Próximos Pasos Resume conceptos clave, completa una evaluación final y explora recursos para el aprendizaje continuo en el dinámico espacio de IA/ML en AWS.

Reflexiona sobre el impacto futuro de la IA dentro y fuera de AWS, preparándote para un avance continuo en este emocionante campo. Equípate con las habilidades para dominar la IA en AWS a través de este curso altamente práctico y práctico, donde la teoría se encuentra con la complejidad de la aplicación en el mundo real.

Ya sea que busques mejorar tu rol actual o abrir nuevos caminos en IA, este curso es tu plataforma de lanzamiento hacia el futuro de la IA en AWS.

Programa de estudio

• Introducción al Curso
Este módulo introductorio ofrece una visión general del curso de AWS Certified AI Practitioner, delineando sus objetivos, beneficios de la certificación y estructura del examen. Evaluarás tus requisitos previos, explorarás el proceso de certificación y configurarás tu propia cuenta de AWS. Al final de este módulo, tendrás una comprensión clara de qué esperar y cómo prepararte para el camino por delante.
• Fundamentos de IA y ML
Este módulo sienta las bases para comprender la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, centrándose en sus conceptos centrales y aplicaciones en el mundo real. Explorarás diferentes tipos de aprendizaje, métodos de inferencia y estructuras de datos de IA. Además, recibirás una introducción a MLOps y al ciclo de vida del desarrollo de aprendizaje automático, preparándote para la implementación de IA en AWS.
• Fundamentos de IA Generativa
Este módulo introduce los conceptos básicos de la IA generativa, incluidos tokens, fraccionamiento y embebidos. Explorarás el ciclo de vida de los modelos fundacionales, sus capacidades y limitaciones en aplicaciones del mundo real. Además, obtendrás información sobre la infraestructura de AWS para construir soluciones de IA generativa y las consideraciones de costo para optimizar el rendimiento, la disponibilidad y la redundancia.
• Aplicaciones de Modelos Fundacionales
Este módulo explora cómo diseñar, personalizar y optimizar aplicaciones de modelos fundacionales en AWS. Aprenderás a seleccionar modelos preentrenados, ajustar parámetros de inferencia y aprovechar la generación aumentada por recuperación (RAG) con bases de datos vectoriales. Además, el módulo cubre agentes de tareas multietapa, técnicas de ingeniería de instrucciones, procesos de ajuste fino y evaluación del rendimiento para asegurar un despliegue eficiente de modelos fundacionales.
• Directrices para una IA Responsable
Este módulo se centra en las consideraciones éticas y prácticas para desarrollar aplicaciones de IA responsables. Explorarás características clave de la IA responsable, herramientas para identificar prácticas responsables y estrategias para mitigar el sesgo en conjuntos de datos. Además, el módulo aborda riesgos legales en IA generativa, modelos transparentes y explicables, y principios de diseño centrado en el ser humano para asegurar un despliegue ético y efectivo de IA.
• Seguridad, Cumplimiento y Gobernanza para Soluciones de IA
En este módulo, aprenderás a asegurar sistemas de IA utilizando servicios de AWS y seguir buenas prácticas para una ingeniería de datos segura. Explorarás la importancia de la citación de fuentes, la procedencia de los datos y las consideraciones de privacidad en los sistemas de IA. El módulo también cubre estándares de cumplimiento normativo y estrategias de gobernanza para IA, equipándote con el conocimiento para asegurar que tus soluciones de IA cumplan con los requisitos legales, éticos y de seguridad.
• Conclusión y Próximos Pasos
Este módulo final ofrece un resumen completo del curso, incluyendo una evaluación final para evaluar tu progreso. También explorarás los siguientes pasos en tu camino de certificación, junto con valiosos recursos para el aprendizaje continuo en el ámbito de AWS AI/ML. El módulo concluye con una discusión sobre el impacto futuro de la IA dentro de AWS y más allá, empoderándote para seguir avanzando en tu expertise en IA.

Enseñado por

Michael Forrester

Asignaturas

Programación