Introducción a conceptos clave como IA, ML, deep learning, redes neuronales y NLP. Estudio de tipos de inferencia (batch vs real‑time), clasificación de datos (estructurados, no estructurados), y diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Cobertura de modelos generativos: tokens, embeddings, prompt engineering. Exploración de uso en generación de texto, imágenes, audio, resumido, chatbots y código. Ciclo de vida de un modelo (pre‑entrenamiento a despliegue)
Diseño de soluciones usando foundation models: criterios de selección (costo, latencia, idioma), uso de RAG, vector databases (OpenSearch, Aurora, Neptune), técnicas de fine‑tuning, chain‑of‑thought prompting y evaluación con métricas (BLEU, ROUGE, BERTScore)
Implementación de IA ética: equidad, inclusión, transparencia y explicabilidad. Uso de herramientas como SageMaker Clarify, Model Cards, guardrails en Bedrock. Cobertura de sesgos, impacto ambiental e implicaciones legales
Gestión de seguridad en soluciones AI: IAM, cifrado, Macie, PrivateLink; modelo de responsabilidad compartida. Estrategias de gobernanza, auditoría, cumplimiento (ISO, SOC), AWS Config e Inspector
Revisión práctica de herramientas AWS relevantes: SageMaker, Bedrock, Comprehend, Rekognition, Lex, Polly, Translate; infraestructuras subyacentes (S3, EC2, Lambda, VPC)
Desarrollo hands‑on: pipelines de ML simples, Q&A sobre prompt tuning, uso de Bedrock y evaluación de modelos con SageMaker tools.
Simulados con formato oficial (multiple‑choice, matching, ordering, case study), flashcards y revisión de patrones de preguntas
Análisis de escenarios reales en finanzas, salud, marketing, soporte: selección de modelos, flujo de datos, riesgos y mitigación.
Integración de IA en procesos empresariales: seguridad en flujos AI, monitoreo, eficiencia de costos, escalabilidad.
Resumen de mejores prácticas, recursos (Well‑Architected, whitepapers, exam guide), plan de estudio personalizado y checklist previo al examen.
Este curso te brinda una comprensión clara y estructurada de los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML), utilizando herramientas y servicios de Amazon Web Services (AWS). Diseñado para profesionales sin experiencia previa en programación o ciencia de datos, el programa te prepara para obtener la certificación oficial AWS Certified AI Practitioner (AIF‑C01).
A lo largo del curso, aprenderás a identificar casos de uso reales de IA, distinguir entre distintos tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado y por refuerzo), y comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje generativo como los Foundation Models. También explorarás servicios clave de AWS como SageMaker JumpStart, Amazon Bedrock, Amazon Q y PartyRock, aplicando principios de gobernanza y ética en el uso responsable de la IA.
Al completar esta certificación, el estudiante podrá:
No se requieren conocimientos previos obligatorios, pero es altamente recomendable que el candidato:
| Certificación internacional AWS Certified AI Practitioner (AIF‑C01) | Aplica |
|---|---|
| Certificación internacional AWS Certified AI Practitioner (AIF‑C01) | 24 horas |
La metodología de aprendizaje, independientemente de la modalidad (presencial o remota), se fundamenta en el desarrollo de talleres o laboratorios que conducen a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.
El instructor (en vivo), profesional con amplia experiencia en escenarios laborales relacionados con los temas a tratar, actúa como jefe de taller, orientando la práctica de sus estudiantes mediante procesos de transferencia de conocimiento, aplicando al proyecto los conceptos del temario propuesto.
La metodología persigue que el estudiante no memorice, sino que entienda los conceptos y cómo se aplican en un ambiente laboral.
Como resultado de este trabajo, al final de la capacitación el estudiante ha adquirido una experiencia real, estará preparado para el trabajo y para aprobar una entrevista, una prueba técnica y/o lograr calificaciones de nivel superior en los exámenes para certificación internacional.
No necesitas pagar para preinscribirte. Al preinscribirte, separas un cupo en el grupo para este curso o programa. Nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para completar tu inscripción.
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capacita@aulamatriz.edu.co.
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Este curso te brinda una comprensión clara y estructurada de los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML), utilizando herramientas y servicios de Amazon Web Services (AWS). Diseñado para profesionales sin experiencia previa en programación o ciencia de datos, el programa te prepara para obtener la certificación oficial AWS Certified AI Practitioner (AIF‑C01).
A lo largo del curso, aprenderás a identificar casos de uso reales de IA, distinguir entre distintos tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado y por refuerzo), y comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje generativo como los Foundation Models. También explorarás servicios clave de AWS como SageMaker JumpStart, Amazon Bedrock, Amazon Q y PartyRock, aplicando principios de gobernanza y ética en el uso responsable de la IA.
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La metodología de aprendizaje, independientemente de la modalidad (presencial o remota), se fundamenta en el desarrollo de talleres o laboratorios que conducen a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.
El instructor(en vivo), profesional con amplia experiencia en escenarios laborales relacionados con los temas a tratar, actúa como jefe de taller, orientando la práctica de sus estudiantes mediante procesos de transferencia de conocimiento, aplicando al proyecto los conceptos del temario propuesto.
La metodología persigue que el estudiante "no memorice", sino que "entienda" los conceptos y cómo se aplican en un ambiente laboral."
Como resultado de este trabajo, al final de la capacitación el estudiante ha adquirido una experiencia real, estará preparado para el trabajo y para aprobar una entrevista, una prueba técnica y/o lograr calificaciones de nivel superior en los exámenes para certificación internacional.
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