AQUÍ, aprende como en la empresa
Creamos este VIDEOCURSO diseñado para resolver todos esos desafios empresariales que una academia normal no toma en cuenta.
Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales, lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida empresarial.
BENEFICIOS
✅ Aplicaciones prácticas con Amazon Rekognition, Transcribe, Polly, Comprehend, entre otros
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un videocurso 100% de laboratorios prácticos
✅ Uso de modelos y servicios de IA en AWS (sin construir modelos desde cero)
✅ Diferencias entre IA Clásica y Generativa
✅ Obtendrás 3 certificaciones: ""A.I. Vision & NLP Engineer on AWS"", ""A.I. Vision & NLP Architect on AWS"" y ""A.I. Vision & NLP Leader on AWS""
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes
Al finalizar el videocurso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

¿Listo para ser un experto en Visión Artificial y NLP❓
En este VIDEOCURSO aprenderás
✅ INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL CLÁSICA: Explorar las bases de la I.A. clásica, sus diferencias con la I.A. generativa y la relación entre Machine Learning y Deep Learning. Aprender por qué se usan modelos pre-entrenados en AWS y conocer los servicios de I.A. disponibles en la plataforma.
✅ CONFIGURACIÓN DEL ENTORNO EN AWS: Crear una cuenta en AWS y configurar el entorno para proyectos de I.A. Asegurar permisos adecuados, aprender sobre AWS Lambda para automatización y gestionar datos en AWS S3. Implementar infraestructura con GPU y configurar Amazon SageMaker.
✅ VISIÓN COMPUTACIONAL CON AWS: Introducción a la visión computacional y uso de Amazon Rekognition. Carga de imágenes y videos en AWS S3, detección de objetos, análisis facial y reconocimiento de emociones. Implementación de OCR y aplicación de I.A. en seguridad con visión computacional.
✅ PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP) EN AWS: Aprender sobre Amazon Transcribe, Comprehend, Translate y Polly. Convertir voz a texto, analizar sentimientos, detectar entidades en textos, traducir automáticamente y crear asistentes de voz. Implementar análisis de texto en tiempo real con casos de uso empresariales.
✅ FLUJOS DE TRABAJO PARA I.A. CLÁSICA EN AWS: Diseñar flujos de trabajo con AWS Step Functions, crear pipelines con AWS Lambda y automatizar tareas con AWS Glue. Integrar I.A. con bases de datos en AWS, mejorar la seguridad y monitoreo de pipelines, y optimizar costos en implementaciones empresariales.
✅ MONITOREO Y MANTENIMIENTO DE MODELOS DE I.A.: Evaluar el desempeño de modelos en producción con Amazon CloudWatch y SageMaker Model Monitor. Gestionar versiones de modelos, registrar experimentos y mantener modelos de I.A. Detectar sesgos, mejorar interpretabilidad y aplicar mejores prácticas en monitoreo.
✅ IMPLEMENTACIÓN DE I.A. EN APLICACIONES EMPRESARIALES: Integrar modelos de I.A. con aplicaciones web, utilizar APIs para su implementación y construir chatbots con AWS AI Services. Aplicaciones prácticas de I.A. en automatización, análisis de datos y mejora de la experiencia del usuario.
No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.
¡Más de 100 sesiones en el VIDEOCURSO!
Conoce el temario de más de 100 sesiones divididas en 8 módulos
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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.
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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"
✅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]
"En , continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"
"Melgarejo fue considerado uno de los pocos arquitectos de Big Data en 2016"
Entrevistas y eventos del profesor
Lo que nuestros alumnos dicen
"Ya estoy implementando casos de uso en mi empresa con lo aprendido en el curso de IA en Azure"
"Estimado profesor quería agradecerle por el workshop"
Nuestros mil alumnos nos recomiendan
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Visión Computacional y NLP en AWS
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Preguntas Frecuentes
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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
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¿Hay cursos para principiantes?
Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos
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¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?
Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)
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¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?
Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS
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¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?
Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle
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¿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
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¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?
Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales