Curso de AI on Amazon Web Services (AWS)
AI on Amazon Web Services (AWS) se refiere al conjunto de servicios de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) que ofrece AWS para ayudar a las empresas y desarrolladores a crear aplicaciones y soluciones inteligentes. AWS proporciona un conjunto completo de herramientas y servicios que se adaptan a las distintas etapas del ciclo de vida de la IA/ML, desde la preparación de datos y la creación de modelos hasta la implementación y el monitoreo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que deseen aprender a aprovechar las herramientas y los servicios de AWS para crear, entrenar e implementar modelos de IA de manera eficiente.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los servicios de IA/ML proporcionados por AWS.
- Ser capaz de configurar y administrar entornos de IA/ML en AWS.
- Obtenga experiencia práctica en la creación, el entrenamiento y la implementación de modelos de IA con Amazon SageMaker.
- Aprenda a utilizar varios servicios de IA de AWS para casos de uso específicos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.
Programa del Curso
Introducción a AWS y sus servicios de IA/ML
Configuración del entorno de AWS
- Creación y administración de una cuenta de AWS
- Introducción a la consola de AWS Management
- Configuración de la CLI y los SDK de AWS
Información general sobre los servicios de IA/ML de AWS
- Amazon SageMaker, AMI de AWS Deep Learning y servicios de IA de AWS
- Aplicaciones reales de IA/ML en AWS
- Casos de estudio y ejemplos de la industria
Amazon SageMaker
- Introducción a Amazon SageMaker
- SageMaker Studio e instancias de bloc de notas
- Características y funcionalidades clave
- Importación y procesamiento de datos en SageMaker
- Ingeniería de características y limpieza de datos
Entrenamiento y ajuste de modelos
- Creación y configuración de trabajos de formación
- Uso de algoritmos integrados y scripts personalizados
- Ajuste de hiperparámetros
- Trabajos de formación de depuración y generación de perfiles
Implementación de modelos y Management
- Creación y configuración de puntos de conexión
- Supervisión y gestión de modelos
- Técnicas avanzadas de implementación
- Puntos de conexión multimodelo
- Pruebas A/B e implementaciones azul/verde
Servicios de IA de AWS para Use Case específicos Use Case
- Amazon Rekognition
- Análisis de imagen y vídeo
- Servicios de texto a voz y de voz a texto
- Integración de Polly y Transcribe en aplicaciones
Servicios avanzados de IA en AWS
- Información general sobre Amazon Comprehend y Lex
- Servicios de procesamiento de lenguaje natural y chatbot
- Creación e implementación de chatbots con Lex
- Traducción y previsión de Amazon
- Traducción de idiomas y predicción de series temporales
- Aplicaciones prácticas y casos de uso
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de IA/ML
- Familiaridad con los conceptos básicos de AWS
- Programming Conocimiento en Python
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Entusiastas de la IA
- Profesionales de TI
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Todo bien, nada que mejorar
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Curso - AWS Lambda for Developers
Traducción Automática
Aplicaciones de IoT
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
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- Implemente plantillas CloudFormation para automatizar la gestión de la infraestructura.
- Integre los recursos de AWS existentes en CloudFormation.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a integrar datos en DynamoDB.
- Integre DynamoDB en aplicaciones web y aplicaciones móviles.
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- Configure AWS Lambda para ejecutar una función.
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- Optimizar el rendimiento de la IA manteniendo la privacidad de los datos.
- Automatizar procesos empresariales con capacidades de IA en las instalaciones.
- Garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad y gobernanza empresarial.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Habilite los servicios de AWS para comenzar a administrar la infraestructura.
- Comprender y aplicar el principio de “infraestructura como código”.
- Mejore la calidad y reduzca los costos de implementación de la infraestructura.
- Escriba AWS CloudFormation plantillas con YAML.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
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Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Peru (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar, optimizar e integrar LLMs utilizando Ollama.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar e implementar LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
- Aprovechar la aceleración de GPU para mejorar la velocidad de inferencia.
- Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
Developing Serverless Applications on AWS Cloud9
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aprender a crear, implementar y mantener aplicaciones sin servidor de manera efectiva en AWS Cloud9 y AWS Lambda.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
- Configure AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
- Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones sin servidor con AWS Lambda.
- Integre AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
- Optimice las aplicaciones sin servidor para mejorar el rendimiento y la rentabilidad.
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- Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
- Preprocesar y mejorar imágenes científicas para un mejor análisis.
- Analizar imágenes de manera quantitativa, incluida la contagem de células y la medición de áreas.
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Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Peru (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de nivel avanzado que desean ajustar y personalizar modelos de IA en Ollama para mejorar el rendimiento y aplicaciones específicas del dominio.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar un entorno eficiente para el ajuste fino de modelos de IA en Ollama.
- Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento, la precisión y la eficiencia.
- Implementar modelos personalizados en entornos de producción.
- Evaluar las mejoras del modelo y garantizar su robustez.
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
4 HorasVeraniego:
- Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
- "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
- Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
- Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
- Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
- Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
- Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos.
- Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
- Alertas y eventos
- Calibración del sensor
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「8 Hours Remote」
8 HorasResumen:
- Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
- "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
- Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
- Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
- Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
- Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
- Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos mediante DynamoDB.
- Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
- Manos a la obra con Raspberry PI y AWS IoT Core para construir un dispositivo inteligente.
- Visualización de datos de sensores y comunicación con interfaz web.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Peru (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.