Curso AWS AI Practitioner + Cloud Practitioner (Doble Certificación)

Aprenderás los conceptos y fundamentos de Cloud Computing, así como el funcionamiento de los principales servicios de cómputo, almacenamiento en bloques, gestión de acceso e identidades y almacenamiento de objetos.

1. Laboratorio práctico para crear una cuenta con capa gratuita desde la consola de AWS.
2. Laboratorio práctico para conocer los servicios que vienen incluidos en la capa gratuita.
3. Laboratorio práctico para crear usuarios y grupos de IAM.
4. Laboratorio práctico para acceder a la consola de AWS usando un usuario de IAM.

Aprenderás las características más importantes y el funcionamiento de los servicios para creación de redes virtuales, servidores virtuales y discos de almacenamiento virtuales.

1. Laboratorio práctico para identificar y conocer los componentes más importantes de una red privada virtual.
2. Laboratorio práctico para crear un servidor virtual con sistema operativo Linux y conexion remota vía SSH.
3. Laboratorio práctico para crear discos de almacenamiento virtuales y asociarlos con un servidor virtual.
4. Laboratorio práctico para realizar un backup de un disco de almacenamiento virtual.

Aprenderás las características más importantes y el funcionamiento de los servicios de gestión de acceso e identidades y el servicio de almacenamiento de objetos.

1. Laboratorio práctico para crear un bucket privado en S3, activar el versionamiento de archivos, la encriptación, la transferencia acelerada, replicación entre regiones y manejo de carga de archivos utilizando diferentes clases de almacenamiento.
2. Laboratorio práctico para crear roles que serán utilizados por servidores virtuales.
3. Laboratorio práctico para crear roles utilizados por usuarios para dar accesos temporales.

Aprenderás las características más importantes de los servicios de sistemas de archivos elásticos, base de datos relacionales y sistemas de cache elásticos.

1. Laboratorio práctico para crear un sistema de archivo elástico de tipo NFS conectado a un servidor virtual con sistema operativo Linux.
2. Laboratorio práctico para crear una base de datos de acceso público en RDS.
3. Laboratorio práctico para crear un cluster de servidores de cache elástico implementado con Redis.

Aprenderás las características más importantes y el funcionamiento de los servicios de balanceador de carga elástico, autoescalamiento con EC2, certificados digitales, servicios de auditoria, monitoreo, funciones Lambda e infraestructura como código.

1. Laboratorio práctico para crear un balanceador de carga elástico para aplicaciones web conectado a dos servidores virtuales con sistema operativo Linux y Apache.
2. Laboratorio práctico para crear un certificado digital gratuito.Laboratorio práctico para crear un evento programado en CloudWatch de inicio y terminación de servidores virtuales conectado una función Lambda.
3. Laboratorio práctico para ejecutar una plantilla de CloudFormation que despliegue un servidor virtual.

Aprenderás los servicios mas importantes de seguridad, cumplimiento y administración de costos.

1. Laboratorio práctico para configurar alarmas de consumo basado en presupuestos usando AWS Budgets.
2. Laboratorio práctico para conocer el tablero general de facturación usando AWS Billing Dashboard.
3. Laboratorio práctico para identificar y controlar los consumos diarios usando AWS Cost Explorer.

Aprenderás los conceptos y fundamentos de la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Deep Learning. Así como los casos prácticos de uso y el ciclo de vida para el desarrollo y entrenamiento de modelos de Machine Learning.

• Laboratorio práctico para entrenar un Modelo de Machine Learning usando Amazon SageMaker.
• Laboratorio práctico para crear un Chatbot usando Amazon Lex.
• Laboratorio práctico para reconocimiento de imágenes y objetos usando visión artificial con Amazon Rekognition.

Aprenderás los conceptos y fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa para utilizar los modelos fundacionales Large Language Model (LLM). Describir la infraestructura y las tecnologías de AWS para crear aplicaciones de IA generativa. Así como las capacidades y limitaciones de la IA generativa para resolver problemas empresariales.

• Laboratorio práctico para desplegr y probar un LLM usando Amazon SageMaker JumpStart.
• Laboratorio práctico para descubrir las funcionalidades disponibles de IA Generativa en Amazon Bedrock usando PartyRock.
• Laboratorio práctico para generar código en Java y Python usando Amazon Q Developer en Visual Studio.

Aprenderás a diseñar aplicaciones que utilizan modelos fundacionales. Además de usar las técnicas de ingeniería de peticiones, entrenamiento y ajuste de modelos fundacionales y describir los métodos para evaluar su rendimiento.

• Laboratorio práctico para construir una base de conocimiento y agente virtual usando Amazon Bedrock.
• Laboratorio práctico usando la API conversacional de Amazon Bedrock.

Aprenderás a proteger las aplicaciones de IA tomando en consideración las regulaciones de gobernanza y cumplimiento empresarial.

• Laboratorio práctico para conocer servicios de seguridad, cumplimiento y gobernanza en AWS.

Aprenderás a diseñar aplicaciones de IA que sean responsables y utilicen modelos 100% transparentes y explicables.

• Laboratorio práctico para implementar limites en agentes de IA generativa usando Amazon Bedrock Guardrails.

Revisaremos a detalle la guía oficial en español del examen de certificación AWS Cloud Practitioner asi como las 10 preguntas de ejemplo para conocer los tips, consejos y estrategias de resolución. Además se realizará el Simulador Oficial del examen de AWS que consta de 20 preguntas, donde los alumnos podrán validar su conocimientos aprendidos y preparación impartida en clase.

Revisaremos a detalle la guía oficial del examen de certificación AWS AI Practitioner así como las 10 preguntas de ejemplo para conocer los tips, consejos y estrategias de resolución. Además se realizará el Simulador Oficial del examen de AWS que consta de 20 preguntas, donde los alumnos podrán validar su conocimientos aprendidos y preparación impartida en clase.