AWS Certificado como Practicante de IA

Resumen

Welcome to the transformative journey that is the AWS Certified AI Practitioner Course! In today's rapidly changing AI landscape, having a firm grasp of AI concepts is critical, but knowing how to implement these concepts on AWS is where the challenge—and opportunity—lies.

If you've ever felt overwhelmed by the complexities of integrating AI into AWS, you're not alone. Each tutorial can seem straightforward, only to reveal its true difficulty when you're down in the weeds, applying AI to your AWS solutions.

This course is crafted to address just that. Designed for those who already possess a foundational understanding of AWS, we focus on bridging the gap between theoretical knowledge and real-world AWS applications.

Through practical, scenario-based learning, you'll gain the skills to navigate and excel in the AWS AI ecosystem, advancing beyond the basics with valuable, applicable insights. Additionally, this course will prepare you to confidently appear for the AWS Certified AI Practitioner exam, equipping you with the knowledge and skills to achieve this credential and validate your expertise in AI-powered AWS solutions.

Course Modules 1. Fundamentals of AI and ML Delve into essential AI concepts, understanding the distinctions between AI, machine learning, and deep learning.

You'll engage with various data types, learning methods, and identify practical AI and ML use cases, laying a robust foundation for your AI endeavors on AWS. 2. Fundamentals of Generative AI Focus on the unique attributes of generative AI, including tokens, embeddings, and foundation models' lifecycle.

Discuss cost considerations and AWS infrastructure specific to generative AI, alongside real-world applications, advantages, and constraints. 3. Applications of Foundation Models Learn about designing and customizing applications using foundation models.

From selecting and fine-tuning pre-trained models to implementing retrieval-augmented generation and vector databases, gain insights into effective AI model deployment on AWS. Explore best practices in prompt engineering and metrics for evaluating model performance. 4.

Guidelines for Responsible AI Explore foundational principles and tools for creating responsible AI applications. Discuss responsible model selection, legal risk management, and bias mitigation, ensuring your AI solutions are both safe and ethical, grounded in transparent, human-centered design. 5.

Security, Compliance, and Governance for AI Solutions Address key aspects of securing AI systems on AWS, from best practices in data engineering to regulatory compliance and governance strategies, ensuring your AI applications are secure, compliant, and trustworthy. 6. Conclusion and Next Steps Summarize key concepts, complete a final assessment, and explore resources for ongoing learning in the dynamic AWS AI/ML space.

Reflect on AI's future impact within AWS and beyond, preparing you for continued advancement in this exciting field. Equip yourself with the skills to master AI on AWS through this highly practical, hands-on course, where theory meets the complexity of real-world application.

Whether you're looking to enhance your current role or forge new paths in AI, this course is your launchpad into the future of AI on AWS.

Programa

• 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.

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Impartido por

Michael Forrester

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Materias

Programming