Guía de Estudio AWS AI Practitioner AIF-C01Esta guía resume los contenidos clave para prepararte en el examen AWS AI Practitioner AIF C01 y además presenta cómo Q2BSTUDIO puede apoyarte con soluciones en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad para proyectos reales.
Requisitos recomendados: Familiaridad con servicios AWS como Amazon EC2, Amazon S3, AWS Lambda y Amazon SageMaker. Conocimiento del modelo de responsabilidad compartida de AWS. Manejo de AWS Identity and Access Management IAM para seguridad. Entendimiento de la infraestructura global de AWS Regiones y Zonas de Disponibilidad. Familiaridad con los modelos de precios de servicios AWS.
Detalles del examen Código AIF C01 Duración 90 minutos Coste 100 USD Número de preguntas 65 preguntas totales 50 calificadas y 15 no calificadas Puntuación escala 100 1000 Nota mínima para aprobar 700 Resultado Aprobado o No aprobado
Tipos de preguntas Opción múltiple una respuesta correcta y tres distractores Respuesta múltiple dos o más respuestas correctas Ordenamiento colocar 3 a 5 respuestas en orden Matching emparejar respuestas con una lista de 3 a 7 elementos Estudio de caso escenario con dos o más preguntas relacionadas
Dominio 1 Fundamentos de IA y ML 20 por ciento Explica conceptos básicos Definiciones clave Inteligencia Artificial IA Aprendizaje Automático ML Deep Learning Modelos generativos Modelos de lenguaje a gran escala LLM Tipos de inferencia por lotes y en tiempo real Tipos de datos etiquetados y no etiquetados estructurados semiestructurados y no estructurados Paradigmas de ML supervisado no supervisado y por refuerzo
Casos prácticos Cuándo usar IA y ML para asistir decisiones escalar soluciones y automatizar tareas repetitivas Cuándo no usar coste beneficio desfavorable soluciones deterministas o requisitos regulatorios que exigen explicabilidad Servicios gestionados de AWS Amazon SageMaker Amazon Transcribe Amazon Translate Amazon Comprehend Amazon Lex Amazon Polly
ML lifecycle Componentes recolección de datos análisis exploratorio EDA preprocesado ingeniería de características entrenamiento ajuste de hiperparámetros evaluación despliegue y monitorización Métodos de despliegue endpoints gestionados con Amazon SageMaker o APIs autohospedadas en Amazon EC2 Herramientas por etapa SageMaker Data Wrangler Feature Store Notebooks Pipelines Model Monitor
Dominio 2 Fundamentos de IA generativa 24 por ciento Conceptos tokens embeddings prompt engineering modelos base multimodales modelos de difusión Casos de uso generación de imágenes vídeo audio resúmenes chatbots traducción generación de código motores de búsqueda y recomendación
Capacidades y limitaciones Ventajas adaptabilidad y generación en tiempo real Desventajas alucinaciones falta de interpretabilidad respuestas no deterministas y riesgo de contenido tóxico
Infraestructura y tecnologías AWS Amazon Bedrock SageMaker JumpStart Amazon Q y el entorno PartyRock como herramientas para acceder a modelos foundation
Dominio 3 Aplicaciones con modelos base 28 por ciento Consideraciones de diseño selección de modelo coste modalidad latencia tamaño del modelo longitud de entrada salida Parámetros de inferencia temperatura RAG Retrieval Augmented Generation para combinar recuperación de información con generación Uso de bases de conocimiento en Amazon Bedrock y bases vectoriales para búsquedas de similitud servicios AWS como OpenSearch Aurora Neptune DocumentDB o RDS PostgreSQL
Personalización pre entrenamiento costoso ajuste fino fine tuning aprendizaje en contexto y RAG para actualizar conocimiento sin reentrenar completamente
Ingeniería de prompts técnicas zero shot one shot few shot chain of thought y riesgos como inyección de prompts jailbreaking y envenenamiento de datos
Evaluación de modelos base métodos de ajuste instruction tuning RLHF métricas y evaluación humana benchmarks GLUE SuperGLUE ROUGE BLEU BERTScore
Dominio 4 Directrices de IA responsable 14 por ciento Desarrollo responsable características equidad inclusividad robustez seguridad veracidad transparencia y gobernanza Tipos de sesgo algorítmico de datos de muestreo y prejuicio Efectos resultados injustos sobreajuste o underfit Herramientas AWS SageMaker Clarify Model Monitor A2I y guardrails para Amazon Bedrock
Transparencia modelos interpretables frente a cajas negras y documentación con Model Cards y AI Service Cards
Dominio 5 Seguridad cumplimiento y gobernanza 14 por ciento Métodos para proteger sistemas IA IAM principio de privilegio mínimo cifrado en reposo y en tránsito con KMS Amazon Macie para datos sensibles PrivateLink y modelo de responsabilidad compartida Trazabilidad de datos lineage y catalogación con AWS Glue Data Catalog
Regulación y cumplimiento estándares ISO 27001 ISO 42001 SOC servicios AWS Artifact AWS Config AWS Audit Manager CloudTrail Trusted Advisor Estrategias de gobernanza políticas de ciclo de vida de datos registro residenciasoluciones monitorización y retención
Consejos para el examen Practica con casos reales para cada servicio AWS mencionado Comprende las diferencias entre tipos de aprendizaje Familiarízate con métricas de evaluación Estudia aspectos éticos y de IA responsable Domina seguridad y cumplimiento en AWS Practica prompt engineering y RAG Revisa modelos de precios y criterios de selección de modelos
Sobre Q2BSTUDIO Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial soluciones cloud y ciberseguridad. Ayudamos a empresas a crear software a medida y aplicaciones a medida que integran capacidades de IA para empresas agentes IA y análisis avanzado con Power BI. Ofrecemos servicios de infraestructura en la nube y migración a plataformas como AWS y Azure por medio de nuestras ofertas de servicios cloud AWS y Azure y diseño de soluciones seguras y escalables. Para proyectos de IA contamos con un equipo experto que desarrolla integraciones personalizadas y asistentes conversacionales, visite nuestra página de inteligencia artificial para más información.
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