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[IAT-170] IA en AWS

[IAT-170] IA en AWS

Este curso ofrece una introducción práctica a la inteligencia artificial, aprendizaje automático e IA generativa. Explora los servicios de AWS como Rekognition, Comprehend, Textract, Polly, Bedrock y SageMaker, incluyendo seguridad, gestión de costes, monitorización y buenas prácticas, con ejemplos y ejercicios prácticos.

Duración:                    15 horas

Perfil:                           Básico

Dirigido a

Este curso está dirigido a programadores, analistas, ingenieros y técnicos interesados en aprender a implementar soluciones de IA con el cloud de AWS.

Requisitos previos 

Los alumnos necesitarán tener conocimientos básicos de AWS relacionados con S3, EC3 e IAM.

Objetivos

  • Comprender qué es la IA y como se aplica en la nube de AWS

  • Conocer los principales servicios de IA ofertados por AWS

  • Usar modelos existentes

  • Crear soluciones de IA simples

  • Conocer soluciones avanzadas para entrenamiento de modelos

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Contenido

  1. Introducción a la IA y AWS

    1. Qué es IA, ML y GenAI

    2. Casos prácticos de IA en empresas

    3. Servicios de IA de AWS: visión general (Rekognition, Comprehend, Bedrock y SageMaker)

    4. Conceptos básicos de seguridad y coste

  2. Servicios de IA gestionados: Rekognition, Comprehend, Textract y Polly

    1. Introducción a Rekognition, Comprehend y Textract

    2. Detección de objetos, caras, textos

    3. Análisis de sentimientos, detección de idioma y extracción de palabras clave.

    4. Extracción de texto de un documento PDF o escaneados.

    5. Texto a voz

    6. Ejemplos prácticos.

  3. IA Generativa con Amazon Bedrock

    1. IA Generativa

      1. Modelos de lenguaje.

      2. Características de la IA Generativa

      3. Limitaciones de los modelos.

    2. Amazon Bedrock

      1. Concepto Serverless

      2. Modelos disponibles

      3. Guía básica de prompts.

    3. Ejemplo práctico

  4. Seguridad y buenas prácticas

    1. Introducción a IAM y Roles para servicios de IA

    2. Buenas prácticas de coste y escalado

    3. Monitorización con CloudWatch

    4. Ejemplo práctico.

  5. Herramientas avanzadas

    1. Amazon SageMaker

      1. Introducción a SageMaker

      2. Casos de uso

      3. SageMaker Studio

    2. Gestión de Datos avanzada

      1. Amazon Athena

      2. Amazon Glue



Documentación Recomendada

Se utilizará la documentación de referencia del proyecto.