Resumen
Fundamentals of AWS AI and ML Solutions course is designed for cloud engineers, developers, and technical professionals who want to build a strong foundation in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and deep learning using AWS services. The course focuses on helping learners understand how machine learning systems work, how to identify the right ML approach for real-world problems, and how to use managed AWS AI/ML services to accelerate solution development.
Learners will progress from core AI and ML fundamentals to hands-on exposure with Amazon SageMaker and a wide range of AWS AI services used for language, vision, speech, and intelligent automation use cases. The course comprises approximately 4–5 hours of video content, organised into three comprehensive modules, each divided into focused technical lessons.
To reinforce learning, each module includes quizzes and in-video knowledge checks, allowing learners to validate both conceptual understanding and practical knowledge as they progress. - Module 1:
Fundamentals of AI & ML - Module 2:
Amazon Sagemaker - Module 3:
AWS Managed AI Services By the end of the course, learners will be confident in understanding ML workflows, evaluating models, and choosing the right AWS AI services for business and technical requirements. - Understand how ML and deep learning models are operationalized in production systems. - Learn to prepare, manage, and operationalize ML data and features using SageMaker Data Wrangler, Feature Store, and Model Monitor. - Apply human-in-the-loop workflows to improve accuracy and reliability.
Programa
- Fundamentos de IA y ML
Bienvenido a la Semana 1 del curso Fundamentos de Soluciones de IA y ML de AWS. En esta semana, construirás una sólida base conceptual en inteligencia artificial y aprendizaje automático, comenzando con una comprensión clara de qué es el aprendizaje automático y cómo se diferencia de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Explorarás los tipos de datos utilizados en los sistemas de aprendizaje automático y examinarás las principales categorías de aprendizaje automático. Esta semana también te introduce a los servicios de AWS para aprendizaje automático, proporcionando una visión general de cómo los servicios gestionados de Amazon Web Services apoyan el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos. Como parte de la evaluación de modelos, aprenderás a analizar resultados de clasificación utilizando matrices de confusión, interpretar sus resultados y aplicar métricas de evaluación para problemas tanto de clasificación como de regresión. La semana concluye con una introducción al aprendizaje profundo, seguida de una discusión sobre cómo se utilizan los modelos de aprendizaje automático y profundo en entornos de producción, incluyendo consideraciones clave como la escalabilidad, el rendimiento y la fiabilidad.
- Amazon SageMaker
Bienvenido a la Semana 2. En esta semana, se te presentará Amazon SageMaker, el servicio completamente gestionado de AWS para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático a escala. Comenzarás con una visión general de SageMaker y explorarás sus componentes clave a través de demostraciones prácticas. A medida que el módulo avanza, profundizarás en capacidades esenciales de SageMaker como Data Wrangler para la preparación de datos, Feature Store para gestionar y reutilizar características, y Model Monitor para detectar el desvío de datos y mantener el rendimiento del modelo en producción. Al final de este módulo, podrás navegar con confianza en el ecosistema de SageMaker, preparar y gestionar eficientemente datos de ML, operacionalizar características, monitorear modelos desplegados y acelerar el desarrollo de aprendizaje automático usando plantillas integradas y modelos preentrenados.
- Servicios de IA gestionados por AWS
Bienvenido a la Semana 3 del curso Fundamentos de Soluciones de IA y ML de AWS. En este módulo, comenzarás trabajando con servicios de IA basados en lenguaje como Amazon Comprehend, Amazon Translate y Amazon Transcribe, aprendiendo cómo extraer información de textos, traducir contenido a través de idiomas y convertir el habla en texto. El módulo luego se expande a capacidades de habla y visión usando Amazon Polly y Amazon Rekognition, permitiéndote generar habla realista y analizar imágenes y videos para rostros, objetos y moderación de contenido. También explorarás soluciones de IA conversacionales y basadas en búsqueda con Amazon Lex y Amazon Kendra. El módulo también cubre personalización e inteligencia documental a través de Amazon Personalize y Amazon Textract, demostrando cómo los servicios de IA de AWS pueden usarse para ofrecer experiencias de usuario personalizadas y extraer datos estructurados de documentos escaneados.
Impartido por
Whizlabs Instructor
Materias
Programming
