AWS AI Practitioner: conceptos y terminologías básicas de IA
Acerca de este curso
AWS AI Practitioner: conceptos y terminologías básicas de IA
Este curso cubre el Dominio 1 del examen AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01): los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning (ML) y el Deep Learning (DL).
Al finalizar el módulo serás capaz de:
- Diferenciar IA, ML y Deep Learning y explicar cómo se relacionan entre sí.
- Identificar los tipos de datos que utilizan los modelos de IA (estructurados, no estructurados, tabulares, series temporales, etiquetados y sin etiquetar).
- Explicar la arquitectura Transformer y su rol en los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) y los modelos fundacionales.
- Describir la Visión por Computador y sus casos de uso principales.
- Comparar los paradigmas de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Explicar el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y sus aplicaciones.
- Distinguir los modos de entrega de inferencia: tiempo real, batch, asíncrono y sin servidor.
El módulo incluye 7 lecciones cortas seguidas de una evaluación final de 7 preguntas (aprobación mínima: 70 %, 3 intentos permitidos).
Contenido del curso
MÓDULO 1. Conceptos y terminologías básicas de IA
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1.1 Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning
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1.2 Tipos de datos utilizados en los modelos de IA
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1.3 Arquitectura Transformer, LLM y modelos fundacionales
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1.4 Visión por Computador (Computer Vision)
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1.5 Paradigmas de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo
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1.6 Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
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1.7 Modos de entrega de inferencia: tiempo real, batch, asíncrono y sin servidor
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Quiz · Conceptos y terminologías básicas de IA
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