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Cursos de Data/Cursos de Inteligencia Artificial/Curso Amazon BedRock

Curso de Amazon BedRock

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Domina Amazon Bedrock y desarrolla soluciones avanzadas de IA generativa con este curso integral.

Aprende a usar Amazon Bedrock para crear e implementar soluciones de inteligencia artificial generativa escalables. Descubre cómo configurar, personalizar y optimizar modelos de lenguaje, integrarlos con servicios AWS, y diseñar aplicaciones innovadoras.

Formación en Amazon BedRock bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Amazon BedRock

Científicos de datos, desarrolladores de software y arquitectos cloud que deseen crear soluciones de inteligencia artificial generativa utilizando Amazon Bedrock.

Objetivos de nuestro curso de Amazon BedRock

Comprender los fundamentos y capacidades de Amazon Bedrock para soluciones de inteligencia artificial generativa.
Diseñar e implementar pipelines de IA utilizando modelos de lenguaje y generación de contenido de Bedrock.
Integrar Bedrock con servicios de AWS para crear soluciones empresariales escalables.
Configurar y personalizar modelos preentrenados para casos de uso específicos.
Evaluar el rendimiento y optimizar soluciones basadas en Amazon Bedrock.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Amazon BedRock

Requisitos de nuestro curso de Amazon BedRock

Conocimientos en AWS, machine learning, y desarrollo de software con Python.
AWS CLI, SDK para Python (Boto3), y un entorno de desarrollo como Visual Studio Code.
Conexión estable a internet, una cuenta activa de AWS con permisos para utilizar Bedrock y servicios asociados.
Acceso a una cuenta de AWS con configuraciones de facturación adecuadas para utilizar Bedrock.

Temario del curso de Amazon BedRock

tema 1

Introducción a Amazon Bedrock

Conceptos básicos y funcionalidades clave de Bedrock
Diferencias entre Bedrock y otros servicios de IA en AWS
Tipos de modelos soportados en Bedrock
Casos de uso empresariales para Bedrock
Limitaciones y beneficios del servicio
Integración de Bedrock con otros servicios AWS
Consideraciones éticas y de privacidad en el uso de IA generativa
Cómo acceder y configurar Bedrock en la consola AWS
Primeros pasos con modelos preentrenados
Ejercicio práctico: Exploración inicial de Amazon Bedrock

tema 2

Configuración del Entorno de Desarrollo

Instalación de AWS CLI y configuración de credenciales
Introducción a Boto3 y sus funcionalidades para Bedrock
Configuración de entornos virtuales para proyectos con Python
Creación de un proyecto de ejemplo con Amazon Bedrock
Integración con servicios AWS como S3 y DynamoDB
Configuración de permisos y roles de IAM para Bedrock
Uso de AWS CloudFormation para aprovisionar recursos
Ejercicio práctico: Configuración completa del entorno
Resolución de problemas comunes durante la configuración
Mejores prácticas para mantener la seguridad en el entorno

tema 3

Modelos Preentrenados en Amazon Bedrock

Tipos de modelos disponibles y sus capacidades
Comparación entre modelos de lenguaje, generación de texto e imágenes
Carga y ejecución de modelos preentrenados
Personalización de modelos para tareas específicas
Ejercicio práctico: Generación de contenido con modelos preentrenados
Uso de prompts para guiar el comportamiento de los modelos
Consideraciones para elegir el modelo adecuado
Evaluación del rendimiento de diferentes modelos
Integración de modelos en flujos de trabajo empresariales
Uso de casos reales para ilustrar aplicaciones prácticas

tema 4

Creación de Pipelines de IA con Bedrock

Diseño de un pipeline de procesamiento de datos
Preprocesamiento de datos para modelos de Bedrock
Implementación de tareas de generación de texto y datos estructurados
Ejercicio práctico: Creación de un pipeline para generación de contenido
Integración de Bedrock con SageMaker para tareas avanzadas
Uso de Step Functions para orquestar pipelines
Monitorización y registro de actividades en los pipelines
Escalabilidad y optimización de pipelines con Bedrock
Resolución de errores comunes en pipelines
Mejores prácticas para la gestión de datos en pipelines

tema 5

Personalización de Modelos con Fine-Tuning

Introducción al fine-tuning y su importancia
Preparación de datasets para personalización de modelos
Ejercicio práctico: Fine-tuning de un modelo de lenguaje con Bedrock
Ajuste de hiperparámetros para mejorar el rendimiento
Evaluación del modelo ajustado frente al modelo base
Uso de técnicas avanzadas para optimización
Desafíos comunes en el fine-tuning y cómo superarlos
Herramientas para monitorizar el proceso de entrenamiento
Documentación y seguimiento de experimentos
Casos prácticos de personalización de modelos

tema 6

Implementación de Soluciones Empresariales

Diseño de aplicaciones empresariales con Amazon Bedrock
Integración con Amazon Lex para chatbots avanzados
Creación de asistentes virtuales para soporte técnico
Ejercicio práctico: Desarrollo de un chatbot para e-commerce
Generación de resúmenes automáticos de documentos empresariales
Análisis de sentimientos y extracción de información
Uso de Bedrock en automatización de procesos internos
Casos de estudio en diferentes industrias
Monitoreo y mantenimiento de aplicaciones en producción
Estrategias para garantizar la calidad del servicio

tema 7

Optimización de Costos en Amazon Bedrock

Identificación de factores que influyen en los costos
Técnicas para reducir el uso de recursos en Bedrock
Uso de instancias spot y ahorro de costos
Escalado automático de recursos según la demanda
Monitoreo de costos con AWS Budgets y Cost Explorer
Ejercicio práctico: Optimización de un proyecto con Bedrock
Balance entre costos y rendimiento en soluciones IA
Implementación de alertas para control de presupuesto
Comparativa entre alternativas económicas en AWS
Mejores prácticas para la gestión financiera en IA

tema 8

Seguridad y Cumplimiento en Amazon Bedrock

Gestión de acceso con políticas de IAM
Encriptación de datos en reposo y en tránsito
Auditorías y cumplimiento normativo con AWS Config
Ejercicio práctico: Configuración de seguridad para un proyecto
Implementación de políticas de privacidad de datos
Control de versiones y auditoría de modelos
Monitorización de actividades sospechosas en aplicaciones
Protección contra el uso indebido de modelos generativos
Análisis de riesgos y mitigación en IA generativa
Casos prácticos de seguridad en proyectos empresariales

tema 9

Integración de Amazon Bedrock con Servicios AWS

Uso de Amazon S3 para almacenamiento de datos
Configuración de flujos con Step Functions
Implementación de análisis avanzado con SageMaker
Ejercicio práctico: Integración de Bedrock con servicios AWS
Integración con Amazon Lambda para automatización
Uso de CloudWatch para monitoreo y métricas
Gestión de datos con Amazon DynamoDB y RDS
Implementación de CI/CD con CodePipeline
Automatización de despliegues con Elastic Beanstalk
Casos prácticos de integración en entornos cloud

tema 10

Proyecto Final

Definición de un caso de negocio real
Diseño de la arquitectura y planificación del proyecto
Implementación de un modelo personalizado con Bedrock
Creación de un pipeline de datos completo
Integración con servicios AWS relevantes
Evaluación del rendimiento y ajustes finales
Documentación y presentación del proyecto
Mejores prácticas aprendidas durante el curso
Reflexiones finales sobre el uso de Bedrock
Exploración de próximos pasos y tecnologías relacionadas