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Visión Computacional y NLP en AWS

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MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ECOSISTEMA EN AWS
- Introducción al curso y presentación general
- Roles clave en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
- Impacto de la I.A. en la toma de decisiones empresariales
- Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
- Fundamentos de I.A. Generativa
- Aplicaciones empresariales de la I.A. en AWS
- Exploración del ecosistema de Ciencia de Datos en AWS
- Ejercicio práctico: Servicios de I.A. y Ciencia de Datos en AWS
MÓDULO 2: INFRAESTRUCTURA Y ALMACENAMIENTO EN AWS PARA PROYECTOS DE I.A.
- Configuración de Gateway On-Premise con AWS CLI
- Fundamentos del servicio S3 como almacenamiento principal
- Configuración de regiones y despliegue inicial en AWS
- Laboratorio práctico: Carga y descarga de archivos entre AWS y On-Premise
- Implementación en Google Colab con conectividad AWS
- Ejercicio práctico: Arquitectura de integración de datos en AWS
MÓDULO 3: INTRODUCCIÓN A REDES NEURONALES Y VISIÓN COMPUTACIONAL
- Fundamentos de Deep Learning y Arquitecturas de Redes Neuronales
- Representación de imágenes con tensores
- Operaciones de convolución y redes convolucionales (CNN)
- Ejercicio práctico: Diseño de red neuronal para imágenes
- Introducción a Amazon Rekognition y visión empresarial
- Laboratorios: OCR, análisis de imágenes y bounding boxes
- Ejercicio práctico: Reconocimiento de imágenes con Amazon Rekognition
MÓDULO 4: TEXTRACT Y MODELOS PERSONALIZADOS EN VISIÓN COMPUTACIONAL
- Introducción a Amazon Textract y sus usos empresariales
- Laboratorio práctico: Implementación de OCR con Textract
- Amazon Rekognition Custom: creación de modelos personalizados
- Laboratorios: Entrenamiento, ejecución y eliminación de modelos
- Ejercicio práctico: Automatización visual con Rekognition Custom
MÓDULO 5: NLP EMPRESARIAL Y TRANSFORMERS
- Fundamentos de NLP y modelos LLM
- Arquitectura Transformer y aplicaciones empresariales
- Comparativa de LLM en AWS, Azure, GCP y On-Premise
- Extracción de texto desde documentos y PDFs
- Laboratorio práctico: Tokenización y arquitectura de extracción
- Ejercicio práctico: Procesamiento de Lenguaje Natural en AWS
MÓDULO 6: ANÁLISIS DE TEXTO Y VOZ EN AWS
- Amazon Comprehend: Análisis de sentimientos, entidades y datos PII
- Amazon Translate: Traducción automática de textos en múltiples idiomas
- Amazon Transcribe: Conversión de voz a texto en tiempo real
- Amazon Polly: Conversión de texto a voz con voces naturales
- Laboratorios: Traducción de texto, transcripción con y sin chunks, y generación de voz
- Ejercicio práctico: Implementación de soluciones de texto y voz en AWS
MÓDULO 7: AUTOMATIZACIÓN CON LAMBDA Y DESARROLLO DE PROYECTOS
- Fundamentos de AWS Lambda y ejecución de funciones
- Laboratorios: Roles, configuración de logs y ejecución de código
- Visual Studio Code: creación de proyectos y utilitarios en Python
- Gestión de dependencias con Layers en Lambda
- Monitoreo de funciones con CloudWatch
- Ejercicio práctico: Desarrollo y monitoreo de microservicios de I.A.
MÓDULO 8: ARQUETIPOS, INTEGRACIÓN FINAL Y SIGUIENTES PASOS
- Diseño de arquetipo para Visión Computacional y NLP en AWS
- Laboratorios: Integración del arquetipo con Lambda y limpieza de recursos
- Reflexión final: Camino hacia la Ingeniería de Datos, ML, DL y I.A. Generativa
- Ejercicio práctico: Implementación completa del arquetipo
- Cierre del curso y siguientes pasos en tu ruta profesional

Profesor

"He trabajado con todo tipo de proyectos, desde pequeños de unos cuántos miles de dólares, hasta muy grandes de presupuestos de millones de dólares"

✅EXPERTO EN IA PARA BANCOS Y FINANCIERAS
✅14 años de experiencia en Big Data e Inteligencia Artificial
✅12 años de experiencia como docente universitario
✅Más detalles de mi perfil: LINKEDIN

Alonso Melgarejo

[email protected]

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Requisitos

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el videocurso obtendrás los certificados de "A.I. Vision & NLP Engineer on AWS", "A.I. Vision & NLP Architect on AWS" y "A.I. Vision & NLP Leader on AWS"

🎞️

¿Y si no puedo asistir en vivo?

No te preocupes, si no puedes asistir o llegas tarde, podrás acceder de por vida a las grabaciones de cada sesión desde nuestra plataforma.

Algunos alumnos incluso llevan las clases sólo con las grabaciones.

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¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing
¿Hay cursos para principiantes?

Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos
¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)
¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS
¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle
¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet
¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales

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