De cero a experto con Amazon Bedrock, LangChain, RAG y agentes inteligentes
Aprende a crear asistentes inteligentes y chatbots en AWS, sin necesidad de experiencia previa en Machine Learning, con la experiencia de un profesional que trabaja en Amazon Web Services
Aprende cómo funcionan los Large Language Models (LLM), y parámetros de inferencia
Aprende cómo invocar modelos LLM usando Python y la consola AWS, monitorización y costes
Creación de chatbots inteligentes con Bedrock, usando Streamlit, Agentes, y tus Datos (RAG)
Aprende sobre Vector Databases, estrategias avanzadas de Data Chunking, ETL, y uso de metadata filters
Aprende cómo crear Agentes AI, Action Groups, Tool Use. Próximamente Multi-agents, Strands Agents y MCP
Despliega una Infraestructura end-to-end en AWS para tu chatbot, con RAG y agentes, mediante Amazon CDK
Aprende cómo programar "chains" mediante LCEL, prompt templates, invocar modelos, data chunking, y más
Aprende cómo extraer textos de PDFs o de imágenes, mediante LLMs Multimodales, LangChain y Textract
Aprende cómo proteger y filtrar las respuestas de tus agentes, texto e imágenes, en caso de mal uso de usuarios
Aprende cómo evaluar y mejorar diferentes LLMs, comparando diferentes métricas en las respuestas de modelos
Aprende técnicas avanzadas como Chain of Thought (CoT), Reasoning, N-shot, Prompt Management y ReAct
Aprende a integrar LLM y Amazon Bedrock con servicios como DynamoDB, S3, Lambda y más
Ya estoy trabajando en el contenido de Agentes MCP (Model Context Protocol, Anthropic) y AWS Strands
Debajo la arquitectura a alto nivel que desplegaremos durante el curso. Esto se llevará a cabo en las secciones de Creación de Chatbot mediante la consola AWS para usuarios con menos experiencia en DevOps, y también lo haremos con Amazon CDK (código como infraestructura), para usuarios más avanzados en DevOps
Repositorios GitHub con ejemplos prácticos del curso.
Próximas Conferencias y Blogs en Canales Oficiales de AWS
Otros Cursos y Mini-series en Canales oficiales de AWS.
*Nota: De momento, ya no imparto cursos en ProjectPro, por lo que el material ahí está descontinuado.
Te ofrezco soporte personalizado, durante tu aprendizaje a través de los siguientes medios:
Es recomendable tener conocimientos básicos en Python: uso de variables, funciones, condicionales y estructuras comunes.
Familiaridad mínima con alguna nube o con servicios AWS como S3, Lambda o IAM es útil, aunque el curso también cubre los conceptos fundamentales.
Necesitarás una cuenta de AWS, aunque puedes crearla gratuitamente sin contrato ni suscripción.
Se recomienda una laptop con conexión estable a internet. El curso es compatible con Windows, MacOS o Linux.
Idealmente una conexión estable, especialmente durante las prácticas que implican conexión a servicios en la nube.
El uso de servicios AWS durante todo el curso tiene un coste total aproximado inferior a $5 USD.
Este curso cuenta con la garantía de reembolso de 30 días ofrecida por Udemy. Si no estás satisfecho por cualquier motivo, puedes solicitar un reembolso directamente desde la plataforma, sin preguntas.
Consulta los detalles completos aquí: Política de reembolso de Udemy
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