Inteligencia Artificial (IA) y AWS: Desarrollo de Aplicaciones de IA Generativa con Amazon Bedrock

Objetivos

Objetivos de la formación en AWS IA generativa

Al final de esta formación será capaz de:

• Describir la IA generativa y su relación con el Machine Learning
• Explicar la importancia de la IA generativa y sus posibles riesgos y beneficios
• Identificar el valor empresarial de los casos prácticos de uso de la IA generativa
• Discutir los fundamentos técnicos y la terminología esencial de la IA generativa
• Explicar las etapas de planificación de un proyecto de IA generativa
• Identificar riesgos asociados al uso de la IA generativa y las correspondientes estrategias de mitigación
• Comprender el funcionamiento de Amazon Bedrock
• Familiarizarse con los conceptos fundamentales de Amazon Bedrock
• Reconocer las ventajas de Amazon Bedrock
• Identificar casos prácticos típicos de Amazon Bedrock
• Describir la arquitectura típica asociada a soluciones Amazon Bedrock
• Comprender la estructura de costes de Amazon Bedrock
• Implementar una demostración de Amazon Bedrock en la consola de gestión AWS
• Definir ingeniería de prompts y aplicar buenas prácticas en la interacción con modelos base (Foundation Models)
• Identificar técnicas básicas de prompting, incluyendo zero-shot y few-shot
• Aplicar técnicas avanzadas de prompting para diferentes casos prácticos
• Seleccionar técnicas de prompting adecuadas a modelos específicos
• Identificar posibles abusos de prompts
• Analizar sesgos en las respuestas de los modelos y diseñar prompts que los mitiguen
• Identificar los componentes de una aplicación de IA generativa y cómo personalizar un modelo base
• Describir modelos base Amazon Bedrock, parámetros de inferencia y API principales
• Identificar servicios AWS que ayudan a monitorizar, proteger y gobernar aplicaciones Amazon Bedrock
• Explicar cómo integrar LangChain con LLM, modelos de prompt, cadenas, modelos de chat, embeddings, cargadores de documentos, recuperadores y agentes
• Describir patrones de arquitectura para aplicaciones de IA generativa con Amazon Bedrock
• Aplicar los conceptos para construir y probar ejemplos de casos prácticos utilizando modelos Amazon Bedrock, LangChain y RAG

Público objetivo de la formación en AWS IA generativa

Desarrolladores de software interesados en el uso de LLM sin necesidad de ajuste (fine-tuning).

Requisitos previos de la formación en AWS IA generativa

Haber realizado la formación AWS-FND “Amazon Web Services – Nociones técnicas de base” y poseer competencias de nivel intermedio en Python.

Duración

Programa

Programa de la formación en AWS IA generativa

Introducción a la IA Generativa – El arte de lo posible

• Visión general del Machine Learning
• Fundamentos de la IA generativa
• Casos prácticos de uso de la IA generativa
• IA generativa en la práctica
• Riesgos y beneficios

Planificación de un proyecto de IA generativa

• Fundamentos de la IA generativa
• IA generativa en la práctica
• Contexto de la IA generativa
• Etapas de planificación de un proyecto de IA generativa
• Riesgos y mitigación

Introducción a Amazon Bedrock

• Introducción a Amazon Bedrock
• Arquitectura y casos prácticos de uso
• Cómo utilizar Amazon Bedrock

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Configuración del acceso a Bedrock y uso de los playgrounds

Fundamentos de ingeniería de prompts

• Fundamentos de los modelos base
• Fundamentos de la ingeniería de prompts
• Técnicas básicas de prompts
• Técnicas avanzadas de prompts
• Técnicas de prompts específicas de modelos
• Tratamiento de usos abusivos de prompts
• Mitigación de sesgos

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Ajustar un prompt de generación de texto
• Mitigación de sesgos en imágenes

Componentes de aplicaciones Amazon Bedrock

• Visión general de los componentes de aplicaciones de IA generativa
• Modelos base e interfaz FM
• Trabajar con conjuntos de datos y embeddings
• Componentes adicionales de aplicaciones
• Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Fine-tuning de modelos
• Seguridad de aplicaciones de IA generativa
• Arquitectura de aplicaciones de IA generativa

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Word embeddings

Amazon Bedrock Foundation Models

• Introducción a los modelos base Amazon Bedrock
• Uso de modelos FM para inferencia
• Métodos Amazon Bedrock
• Protección de datos y verificabilidad

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Invocación de un modelo Bedrock para generación de texto con prompt zero-shot

LangChain

• Optimización del rendimiento de LLM
• Uso de modelos con LangChain
• Construcción de prompts
• Estructuración de documentos con índices
• Almacenamiento y recuperación de datos con memoria
• Uso de cadenas (chains) para secuenciar componentes
• Gestión de recursos externos con agentes LangChain

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Bedrock con LangChain utilizando un prompt que incluye contexto

Modelos de arquitectura

• Introducción a los patrones de arquitectura
• Resumen de texto
• Respuesta a preguntas
• Chatbot
• Generación de código
• LangChain y agentes para Amazon Bedrock

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Resumen de pequeños archivos con Anthropic Claude
• Resumen abstracto con Amazon Titan utilizando LangChain
• Respuesta a preguntas con Amazon Bedrock
• Interfaz conversacional (chatbot) con AI21 LLM
• Uso de modelos Amazon Bedrock para generación de código
• Integración de modelos Amazon Bedrock con agentes LangChain

Nota: El contenido de este programa puede ser objeto de adaptación en función de los niveles, requisitos previos y necesidades de los participantes.

Metodología

Metodología de la formación en AWS IA generativa

Formación impartida de forma presencial o a distancia (blended learning, e-learning, clase virtual o presencial a distancia).

El formador alterna entre método demostrativo, interrogativo y activo (a través de ejercicios prácticos y/o simulaciones).

Evaluación de los aprendizajes

• Durante la formación: a través de estudios de caso o ejercicios prácticos
• Al final de la formación: a través de un cuestionario de autoevaluación

Bonificación Fundae

Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.

Formador

Profesional especializado en Inteligencia Artificial (IA) generativa y desarrollo de aplicaciones en entornos AWS.

Cuenta con experiencia en el uso de Amazon Bedrock, integración de modelos de lenguaje, desarrollo con LangChain y diseño de arquitecturas basadas en RAG.

Ha participado en proyectos de desarrollo de soluciones de IA generativa, optimización de modelos y despliegue de aplicaciones en entornos cloud.

Combina experiencia técnica con enfoque práctico, facilitando la comprensión mediante ejercicios aplicados, simulaciones y casos reales.

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