Certificaciones · Fundamental

AWS AI Practitioner - AIF-C01

Aprende los fundamentos de la inteligencia artificial y la IA generativa en AWS, y prepárate para la certificación AWS Certified AI Practitioner. Conoce conceptos clave de IA, machine learning, modelos fundacionales, IA responsable, seguridad y servicios de AWS con un enfoque práctico, claro y orientado al examen.

Ver el curso →Practicar simulacros gratis

Formato

Videos + laboratorios

Nivel

Fundamental

Idioma

Español

Qué aprenderás

  • Diferenciar inteligencia artificial, machine learning, deep learning y los tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado y por refuerzo).
  • Dominar el ciclo de vida del ML: preparación, entrenamiento, evaluación, despliegue e inferencia.
  • Entender GenAI: modelos fundacionales, LLMs, tokens, ventana de contexto, embeddings y modelos de difusión.
  • Elegir el servicio correcto: Bedrock, JumpStart, Amazon Q, RAG, agentes y el catálogo AI/ML.
  • Aplicar IA responsable (equidad, sesgo, explicabilidad, privacidad, alucinaciones) y seguridad/gobernanza en AWS.
  • Aprobar el examen con práctica, simulacros y logística ESL + Pearson VUE.

Para quién es

  • Analistas de negocio, PMs, marketing, ventas y soporte IT que usan IA (no construyen modelos).
  • Profesionales que buscan su primera certificación de IA en AWS.
  • Quienes ya tienen algo de exposición a AI/ML en AWS (hasta ~6 meses recomendados).

Qué incluye

  • 11 módulos con clase extra de promo Pearson VUE en el M1
  • Bancos de práctica por módulo técnico
  • Simulacros realistas alineados al examen AIF-C01
  • Tabla de desempates entre servicios clave del examen
  • Guía para ESL +30, OnVUE y programar el examen
  • Soporte directo en la comunidad

Módulos del curso

1

📍 [INICIO]

2

🎬🔵 SESIONES COMPLETAS

  • 🔵🤖 [M0] Bienvenida y Ruta de Estudio
  • 🔵🤖 [M1] Examen AIF-C01 — Dominios y Logística
  • 🔵🤖 [M2] Fundamentos de AI y Machine Learning
  • 🔵🤖 [M3] Pipeline, Training y Evaluación
  • 🔵🤖 [M4] IA Generativa
  • 🔵🤖 [M5] Amazon Bedrock
  • 🔵🤖 [M6] Foundation Models - RAG - Agents
  • 🔵🤖 [M7] Servicios AI/ML - SageMaker
3

📚 Recursos

  • 📚 PDFs y Material de Apoyo
4

M0 — INTRODUCCIÓN AL AIF-C01

  • 0.1 👋 Bienvenida y enfoque del curso
  • 0.2 🗺️ Ruta hacia la certificación
5

M1 — EL EXAMEN AIF-C01

  • 1.1 🎯 Examen AIF-C01
  • 1.2 📊 Dominios del examen
  • 1.3 🌐 Idioma y ESL +30
  • 1.4 💳 Precios, modalidades y retakes
  • 1.5 🌟 Promoción AIF2CLOUD
6

M2 — FUNDAMENTOS DE AI Y ML

  • 2.1 🧠 AI, ML y Deep Learning
  • 2.2 🎯 Tipos de aprendizaje en ML
  • 2.3 🧩 Algoritmos de Machine Learning
  • 2.4 🔄 Transfer Learning y tipos de datos
  • 2.5 🤖 Agentic AI (IA Agéntica)
7

M3 — CICLO DE VIDA ML

  • 3.1 🔄 ML Pipeline
  • 3.2 ⚙️ Training vs. Inference
  • 3.3 📊 Métricas de evaluación
  • 3.4 📈 Overfitting y Underfitting
  • 3.5 🎯 Confusion Matrix y AUC-ROC
  • 3.6 🔧 Feature Engineering y MLOps
  • 3.7 💼 Métricas técnicas vs. negocio
8

M4 — IA GENERATIVA

  • 4.1 🧠 IA tradicional vs. generativa
  • 4.2 🧩 Foundation Models y LLMs
  • 4.3 🔤 Tokens y Context Window
  • 4.4 🔢 Embeddings y Vector Databases
  • 4.5 🎨 Diffusion Models
  • 4.6 ⚙️ Transformers y modelos generativos
  • 4.7 🗄️ Vector Databases en AWS
  • 4.8 📊 ROUGE, BLEU y Perplexity
  • 4.9 🎲 No determinismo y Latent Space
9

M5 — BEDROCK Y MODELOS

  • 5.1 🪨 Amazon Bedrock
  • 5.2 🤖 Modelos de Bedrock
  • 5.3 🚀 SageMaker JumpStart
  • 5.4 🧠 Trainium e Inferentia
  • 5.5 💰 Precios de Bedrock
  • 5.6 ✨ Amazon Nova
  • 5.7 🤖 Bedrock AgentCore
10

M6 — FM APLICATIONS

  • 6.1 💬 Prompt Engineering
  • 6.2 🔎 RAG
  • 6.3 🤖 Agents
  • 6.4 🟣 Amazon Q
  • 6.5 🧠 Técnicas de Prompting
  • 6.6 🎛️ Temperature, Top-K y Top-P
  • 6.7 🛠️ Personalización de FMs
  • 6.8 🟣 Amazon Q y PartyRock
  • 6.9 🪨 Features de Amazon Bedrock
  • 6.10 🎨 Parámetros de imágenes
11

M7 — SERVICIOS AI/ML

  • 7.1 👁️ Rekognition y Textract
  • 7.2 🎙️ Transcribe, Polly y Translate
  • 7.3 💬 Lex, Kendra y Personalize
  • 7.4 👤 Amazon A2I y SageMaker
  • 7.5 🧹 Data Wrangler y Ground Truth
  • 7.6 🧩 Canvas, Autopilot y Tuning
  • 7.7 📊 Model Registry y Model Monitor
  • 7.8 🚀 Opciones de inferencia
  • 7.9 🏥 Servicios AI especializados
  • 7.10 ☸️ EKS, Fraud Detector y DeepRacer
12

M12 — EXAMEN Y CERTIFICACIÓN

  • 12.1 🌟 Cuenta de certificación
  • 12.2 🌟 ESL
  • 12.3 🌟 System Test
  • 12.4 🌟 Jean programa su examen

Preguntas frecuentes

Lo que la gente pregunta sobre AWS AI Practitioner - AIF-C01

Valida tu comprensión general de AI, ML y GenAI, y tu capacidad para identificar servicios AWS para esos casos de uso. Está pensado para quienes usan IA/ML en AWS, no para quienes construyen modelos desde cero.
Son 90 minutos y 65 preguntas (50 puntuadas + 15 experimentales). Escala de 100 a 1000; apruebas con 700. El modelo es compensatorio: no hace falta aprobar cada dominio por separado.
Cinco dominios: Fundamentals of AI and ML (20%), Fundamentals of Generative AI (24%), Applications of Foundational Models (28%), Guidelines for Responsible AI (14%) y Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (14%). Nuestro curso sigue este mapa.
No. El examen y este curso se enfocan en usar servicios (Bedrock, Amazon Q, Rekognition, Textract, etc.) y elegir el job-to-be-done correcto. Coding de modelos, matemáticas profundas y pipelines de data engineering están fuera de alcance.
Puedes en ambos. Recomendamos estudiar keywords y servicios en inglés (como en la consola). Si rindes en inglés y no eres nativo, puedes pedir ESL +30 minutos antes de pagar.
Bedrock es serverless: consumes FMs por API sin gestionar servidores. JumpStart despliega el modelo en infraestructura que tú controlas (más control, más ops). El curso incluye una tabla de desempates para el examen.
Sí, temporal: con el código AIF2CLOUD obtienes 50% en AIF-C01 y, al aprobar, un CLF-C02 gratis. Debes aprobar AIF antes del 30 sep 2026 y completar el CLF gratis antes del 30 nov 2026. Lo cubrimos en la clase extra del Módulo 1.
Tenemos el Módulo 11 dedicado a eso: cuenta de certificación, solicitar ESL, elegir OnVUE o Test Center, System Test y reglas del día del examen.

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