Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (한국어)

Resumen

En este curso, profundizarás en los fundamentos del Aprendizaje Automático (ML) e Inteligencia Artificial, examinando las relaciones entre AI, ML, aprendizaje profundo y la emergente AI generativa. Consolidarás tu comprensión de los términos esenciales de AI, estableciendo una base para una exploración más profunda.

Además, aprenderás cómo diferentes servicios de AWS utilizan capacidades de AI y ML para abordar problemas del mundo real y fomentar la innovación a través de varios sectores.

• Nivel del curso:

  Básico

• Duración:

  1 Hora

Actividades

El curso incluye elementos interactivos, vídeos, orientación textual y gráficos de ejemplo.

Objetivos del Curso

Esto es lo que aprenderás:

• Identificar similitudes y diferencias entre AI, ML, aprendizaje profundo y AI generativa.
• Definir términos y conceptos fundamentales de AI y ML.
• Describir los tipos de datos utilizados en el entrenamiento de modelos de AI.
• Definir aprendizaje supervisado, no supervisado y aprendizaje por refuerzo (RL).
• Explicar redes neuronales.
• Definir conceptos y términos básicos de AI generativa.
• Explicar el ciclo de vida de los modelos fundamentales (FMs).
• Definir los tres tipos clave de FMs:

  modelos de lenguaje grandes, modelos de difusión y modelos multimodales.

• Comprender las capacidades del servicio AWS y los beneficios de utilizar servicios AWS para soluciones de AI.

Público Destinado

Este curso está diseñado para:

• Personas interesadas en el aprendizaje automático e inteligencia artificial, independientemente de su función laboral específica.
• Individuos que se preparan para el examen AWS Certified AI Practitioner.

Requisitos Previos

Se recomienda que tengas:

• Comprensión básica de los servicios AWS.
• Conocimiento básico de conceptos de AI y ML.

Esquema del Curso

Sección 1:

Introducción

• Cómo utilizar este curso
• Introducción
  • Vídeo introductorio
  • Introducción a AI, ML, aprendizaje profundo y AI generativa

Sección 2:

Conceptos Básicos de Inteligencia Artificial

• Conceptos Básicos de Aprendizaje Automático
  • Datos de entrenamiento
  • Proceso de aprendizaje automático
  • Inferencia
• Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo
  • Redes Neuronales
• Conceptos Básicos de AI Generativa
  • Modelos Fundamentales
    • Modelos de lenguaje grandes
    • Modelos de difusión
    • Modelos multimodales
    • Otros modelos generativos

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  Asignaturas