Bootcamp Integral para el Examen AWS Certified AI Practitioner AIF-C01

Resumen

Maestría en AIF-C01 y aprueba en tu primer intento | 2 Exámenes de Práctica + 320 Preguntas con Explicaciones Detalladas Lo que aprenderás:

Preparación Integral para la Certificación de Practicante de IA de AWS (AIF-C01):

15 horas de contenido de video de alta calidad + Un total de 450 preguntas y explicaciones. [Actualizado] Domina el examen AIF-C01 - No se necesita conocimiento previo. [Descargable] Resumen de conceptos clave - archivo PDF (119 páginas). Diferenciar entre Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo.

Entender los principios fundamentales de las Redes Neuronales. Explorar las aplicaciones de Visión por Computadora y Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).

Comprender los servicios fundamentales de AWS y los conceptos básicos. Aprender los pasos clave involucrados en el proceso de Aprendizaje Automático.

Identificar y entender diferentes tipos de datos usados en Aprendizaje Automático. Distinguir y aplicar los principales tipos de Aprendizaje Automático:

Supervisado, No Supervisado, de Refuerzo y Semi-Supervisado.

Entender el concepto de Inferencia en Aprendizaje Automático. Explorar aplicaciones de valor añadido de la Inteligencia Artificial.

Reconocer escenarios donde la Inteligencia Artificial puede no ser la solución adecuada. Adquirir comprensión práctica de Amazon Rekognition para el análisis de imágenes y videos.

Aprender a utilizar Amazon Transcribe para una conversión precisa de voz a texto. Descubrir las capacidades de Amazon Translate para traducción de textos multilingües.

Explorar Amazon Comprehend para el entendimiento y análisis del lenguaje natural. Entender cómo construir interfaces conversacionales con Amazon Lex.

Aprender a generar voz realista con Amazon Polly. Descubrir cómo aprovechar Amazon Fraud Detector para identificar potenciales fraudes.

Explorar Amazon Personalize para crear recomendaciones personalizadas. Entender cómo usar Amazon Kendra para la búsqueda inteligente en documentos.

Aprender a extraer texto y datos de documentos con Amazon Textract. Aprender cómo aprovechar Amazon Forecast para pronosticación de series temporales.

Entender los fundamentos de Amazon Mechanical Turk (MTurk) para tareas de subcontratación de masas. Explorar cómo implementar flujos de trabajo de revisión humana para predicciones de aprendizaje automático con Amazon Augmented AI (A2I).

Adquirir una visión integral de Amazon SageMaker AI y sus componentes clave. Entender las diferentes fases del Ciclo de Desarrollo de Aprendizaje Automático.

Aprender la distinción entre el Ciclo de Desarrollo de Aprendizaje Automático y un Pipeline de Aprendizaje Automático. Comprender los conceptos fundamentales de MLOps.

Descubrir cómo las herramientas de AWS SageMaker AI se mapean a diferentes etapas del Pipeline de Aprendizaje Automático. Explorar fuentes de modelos y estrategias de selección dentro de Amazon SageMaker AI.

Entender los principales indicadores de rendimiento técnico para problemas de clasificación. Aprender los indicadores de rendimiento técnico esenciales para problemas de regresión.

Entender la visión general y la importancia de los Modelos Fundamentales (FMs). Obtener información sobre el mundo de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs).

Aprender sobre tokens, incrustaciones y vectores como bloques de construcción fundamentales de los modelos de lenguaje. Explorar las capacidades y aplicaciones de los Modelos Multimodales.

Descubrir los principios detrás de los Modelos de Difusión. Entender las diferentes fases del Ciclo de Vida de los Modelos Fundamentales.

Adquirir una visión integral de Amazon Bedrock. Entender el propósito y las capacidades de Amazon SageMaker JumpStart.

Explorar Amazon Q Business y Amazon Q Developer para aplicaciones de IA generativa. Entender importantes parámetros de inferencia como Temperature, Top K, Top P, y Longitud de Salida.

Comprender el concepto de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Explorar cómo implementar RAG y Bases de Conocimiento utilizando Amazon Bedrock.

Entender las diferentes opciones de base de datos de vectores para almacenar incrustaciones. Aprender sobre métodos de personalización de Modelos Fundamentales, incluidas consideraciones de costo e implementación.

Descubrir cómo los Agentes de Amazon Bedrock pueden ayudar a realizar tareas de múltiples pasos. Aprender técnicas fundamentales de Ingeniería de Prompts para construir una base sólida.

Identificar y entender varias vulnerabilidades de IA, incluyendo exposición, envenenamiento, secuestro e inyección de prompts. Descubrir varios métodos para ajustar finamente los Modelos Fundamentales a tareas específicas.

Entender los pasos cruciales involucrados en la preparación de datos para un ajuste efectivo de Modelos Fundamentales. Comprender los principales indicadores de evaluación para Modelos Fundamentales, incluyendo Perplejidad, BLEU, ROUGE, BERTScore, Precisión y F1-Score.

Entender los conceptos clave de la Inteligencia Artificial Responsable. Aprender sobre las preocupaciones legales y éticas en torno a la IA Generativa.

Entender los conceptos de Ajuste del Modelo, Sesgo y Varianza (Subajuste y Sobreajuste). Entender las tarjetas de Servicio de IA de AWS:

qué son, por qué son importantes, y ver un ejemplo.

Explorar AWS SageMaker Clarify para detectar y mitigar el sesgo en modelos de aprendizaje automático. Entender la Seguridad del Sistema de IA en el contexto del Modelo de Responsabilidad Compartida de AWS.

Aprender sobre los conceptos de Gestión de Identidad y Acceso (IAM):

Usuarios, Grupos, Roles, Políticas y Permisos. Explorar capacidades de cifrado de AWS para asegurar datos en reposo y en tránsito.

Entender consideraciones de seguridad de red para cargas de trabajo de IA, incluyendo AWS PrivateLink. Entender los conceptos de procedencia y linaje de datos.

Descubrir protocolos de gobernanza y marcos específicamente diseñados para IA Generativa. Bienvenido al Completo Curso de Bootcamp de Practicante de IA de AWS Certificado AIF-C01 — tu guía completa para pasar el examen.

Mi nombre es Vladimir Raykov y seré tu instructor. Soy Practicante de IA Certificado, Profesional en Gestión de Proyectos, Scrum Master, y Product Owner.

Actualmente trabajo como Gerente de Producto Ágil en una empresa de desarrollo de software. He pasado los últimos 10 años enseñando en línea y he ayudado a miles de estudiantes a obtener sus certificaciones.

Ahora, estoy aquí para ayudarte a hacer lo mismo. Al final del curso, estarás:

Bien preparado para tomar el examen oficial de Practicante de IA de AWS (AIF-C01).

Con una base sólida en conceptos clave de IA, ML y aprendizaje profundo — explicados de manera sencilla y clara - Y he creado más de 300 diapositivas con diagramas e imágenes para asegurarme de que realmente sea así. Con un profundo entendimiento de los servicios relacionados con IA de AWS como Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI, y servicios preentrenados como Comprehend, Rekognition, y muchos más.

Listo para aplicar la IA en escenarios empresariales reales y para evaluar cuándo y cómo usar la IA de manera responsable. Preparado para las preguntas basadas en escenarios del examen aplicando lo que has aprendido a ejemplos prácticos a lo largo del curso.

En cuanto a la estructura del curso, encontrarás:

18 secciones estructuradas, alineadas con los 5 dominios del examen:

Fundamentos de IA y ML, Fundamentos de IA Generativa, Aplicaciones de Modelos Fundamentales, Directrices para IA Responsable, y Seguridad, Cumplimiento y Gobernanza de Soluciones de IA Más de 150 lecciones en video pequeñas (aproximadamente 15 horas en total). Cada video está guionado para asegurar una entrega clara y concisa — sin relleno, sin momentos de “eh”.

Más de 320 preguntas de práctica con explicaciones detalladas, incluidas como cuestionarios al final de cada sección 2 exámenes simulados a tamaño completo, cada uno con 65 preguntas que reflejan el formato real del examen Un resumen en PDF de 119 páginas descargable de puntos clave — perfecto para la revisión de último minuto Escenarios de IA del mundo real para ayudar a conectar conceptos con casos de uso prácticos de negocio Actualizaciones regulares basadas en los últimos cambios en los servicios de AWS y el contenido del examen Este curso está diseñado para cualquier persona que busque obtener la certificación de Practicante de IA de AWS (AIF-C01) y añadirla a su caja de herramientas profesional — no se requiere experiencia previa en IA o en la nube. Ya sea que estés buscando entender cómo funciona la IA en escenarios empresariales reales o preparándote para tu próximo rol, este curso te proporcionará el conocimiento y la confianza para aprobar el examen.

Es perfecto para:

Analistas de negocios y profesionales de soporte de TI Profesionales de marketing y gerentes de producto Gerentes de proyectos, Product Owners y Scrum Masters Gerentes de TI, profesionales de ventas y cualquiera que tenga curiosidad sobre la IA y AWS Al final, no solo estarás preparado para aprobar el examen, comprenderás los conceptos detrás de este. ¿Listo para empezar?

Mira los videos de vista previa—especialmente ‘Hoja de Ruta hacia el Éxito’—para ver mi estrategia para ayudarte a aprobar el examen y verdaderamente entender el material. Haz clic en inscribirse, y comencemos juntos tu viaje en IA de AWS.

¡Nos vemos dentro!

Programa de estudio

• **Introducción a la IA y ML**
• Diferenciando IA, ML y Aprendizaje Profundo
• Principios fundamentales de las Redes Neuronales
• Tipos de Aprendizaje Automático: Supervisado, No Supervisado, por Refuerzo, Semi-Supervisado
• Pasos clave en el proceso de Aprendizaje Automático
• Tipos de datos en Aprendizaje Automático
• Concepto de Inferencia en ML
• Aplicaciones y limitaciones de la IA
• **Visión general de Servicios de IA de AWS**
• Servicios y conceptos centrales de AWS
• Amazon Rekognition: Análisis de imágenes y videos
• Amazon Transcribe: Conversión de voz a texto
• Amazon Translate: Traducción de texto multilingüe
• Amazon Comprehend: Comprensión del lenguaje natural
• Amazon Lex y Polly: Interfaces conversacionales y generación de voz
• Amazon Fraud Detector y Personalize
• Amazon Kendra: Búsqueda inteligente
• Amazon Textract: Extracción de texto y datos
• Amazon Forecast: Pronóstico de series temporales
• **Herramientas y Frameworks de IA de AWS**
• Amazon Mechanical Turk (MTurk) para crowdsourcing
• Amazon Augmented AI (A2I) para flujos de trabajo de revisión humana
• Amazon SageMaker AI: Visión general y componentes clave
• Ciclo de Desarrollo de Aprendizaje Automático vs. Pipeline de ML
• Fundamentos de MLOps
• **AI Generativa y Modelos Fundacionales**
• Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs) y Modelos Fundacionales
• Tokens, incrustaciones y vectores
• Modelos Multimodales y Modelos de Difusión
• Fases del Ciclo de Vida del Modelo Fundacional
• Amazon Bedrock y SageMaker JumpStart
• Amazon Q Business y Q Developer
• Parámetros de Inferencia: Temperatura, Top K, Top P, Longitud de Salida
• **Conceptos avanzados de IA y Aplicaciones**
• Recuperación Generativa Mejorada (RAG) y Bases de Conocimiento
• Opciones de bases de datos vectoriales para incrustaciones
• Métodos de personalización de Modelos Fundacionales
• Agentes de Amazon Bedrock para tareas de múltiples pasos
• Técnicas de Ingeniería de Prompts
• Vulnerabilidades de IA y consideraciones de seguridad
• **IA Responsable y Seguridad**
• Conceptos de IA Responsable y preocupaciones éticas
• Ajuste de Modelo, Sesgo y Varianza
• Tarjetas de Servicio de IA de AWS
• SageMaker Clarify: Detección y mitigación de sesgos
• Seguridad del Sistema de IA dentro del Modelo de Responsabilidad Compartida de AWS
• Administración de Identidad y Acceso (IAM) en AWS
• Seguridad de cifrado y de red para cargas de trabajo de IA
• Protocolos de procedencia, linaje y gobernanza de datos
• **Preparación y Práctica para el Examen**
• Más de 150 lecciones en video de tamaño reducido
• Más de 320 preguntas de práctica con explicaciones
• 2 exámenes simulados completos
• Resumen en PDF descargable de 119 páginas
• Actualizaciones regulares de contenido basadas en cambios de AWS
• **Conclusión del Curso**
• Escenarios de IA en el mundo real y casos de uso empresarial
• Hoja de Ruta hacia el Éxito y estrategia para el examen

Enseñado por

Vladimir Raykov

Asignaturas

Programación