Comprender y Aplicar los Fundamentos de la IA con AWS

Resumen

By the end of this course, learners will be able to explain core artificial intelligence concepts, analyze machine learning approaches, apply deep learning principles, and evaluate AI solutions using AWS services. This comprehensive course is designed to build strong foundations in AI fundamentals and core concepts, progressing from classical AI techniques and machine learning to deep learning, generative models, and real-world AI applications.

Learners will gain a clear understanding of how AI systems reason, learn, and make decisions, supported by practical insights into NLP, computer vision, reinforcement learning, and ethical AI practices. What makes this course unique is its balanced blend of theory, practice, and cloud-based implementation.

It not only explains how AI works, but also how AI is applied at scale using AWS AI services such as SageMaker, Lex, Polly, Rekognition, and foundation models. Structured modules, lesson-wise objectives, practice quizzes, and graded assessments ensure progressive mastery and exam readiness.

This course is ideal for beginners, aspiring AI practitioners, and professionals preparing for the AWS Certified AI Practitioner exam, enabling learners to confidently apply AI concepts to real-world business and industry use cases.

Programa

• Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Este módulo introduce los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, incluida su historia, importancia, consideraciones éticas y los fundamentos lógicos y estadísticos que respaldan los sistemas inteligentes.
• IA Clásica y Resolución de Problemas
Este módulo explora técnicas clásicas de IA como los algoritmos de búsqueda, la representación del conocimiento y enfoques fundamentales de aprendizaje automático, centrándose en cómo las máquinas resuelven problemas e identifican patrones.
• Técnicas de Aprendizaje Automático
Este módulo proporciona un entendimiento profundo de técnicas centrales de aprendizaje automático, incluyendo medidas de similitud, reducción de dimensionalidad, descubrimiento de patrones y métodos de aprendizaje por refuerzo.
• Aprendizaje Profundo e IA Avanzada
Este módulo introduce conceptos de aprendizaje profundo, arquitecturas de redes neuronales y paradigmas avanzados de IA como modelos generativos y aprendizaje por transferencia utilizados en aplicaciones modernas de IA.
• Aplicaciones de IA y Servicios de IA de AWS
Este módulo se centra en aplicaciones prácticas de IA en diversas industrias e introduce los servicios de IA de AWS, permitiendo a los estudiantes comprender cómo se implementan soluciones de IA a gran escala.
• Construcción, Implementación y Dominio de Soluciones de IA
Este módulo cubre el ciclo de vida integral de la IA, incluyendo la construcción de modelos, implementación, mejores prácticas éticas, implementación de AWS, ingeniería de prompts y preparación para exámenes.

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Impartido por

EDUCBA

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Materias

Artificial Intelligence