Certificación internacional AWS Certified Generative AI Developer - Professional (AIP-C01)

Evaluación de FMs: Benchmarks de rendimiento y análisis de capacidades.

Despliegue avanzado: SageMaker AI para modelos ajustados (Fine-tuned) y técnicas de adaptación eficiente (LoRA/Adapters).

Resiliencia: Patrones de Circuit Breaker y Cross-Region Inference para alta disponibilidad.

Laboratorio: Despliegue de un modelo especializado usando SageMaker Model Registry y configuración de inferencia multi-región.

Pipelines de datos complejos: Procesamiento de texto, imagen, audio y video (multimodal).

Validación de calidad con AWS Glue Data Quality y Lambda.

Formateo de datos para inferencia (JSON, estructurado y conversacional).

Laboratorio: Construcción de un pipeline que procese audio (Transcribe) e imágenes para consumo de un modelo multimodal en Bedrock.

Diseño de índices: Estrategias de sharding en OpenSearch y tipos de índices (HNSW, IVF).

Frameworks de metadatos avanzados para búsqueda semántica precisa.

Sincronización de datos: Mecanismos de actualización incremental en vector stores.

Laboratorio: Configuración de un cluster de OpenSearch con el plugin Neural y metadatos personalizados en DynamoDB.

Segmentación avanzada (Chunking): Jerárquico, basado en estructura y Lambda-based.

Optimización de búsqueda: Modelos de Re-ranking y expansión de consultas (Query Expansion).

Búsqueda híbrida: Combinación de palabras clave (keyword) y vectores.

Laboratorio: Implementación de un sistema RAG que utilice un Reranker para mejorar la precisión de las respuestas.

Frameworks de instrucción: Chain-of-Thought y control de comportamiento.

Amazon Bedrock Prompt Management: Plantillas parametrizadas y flujos de aprobación.

Diseño de flujos complejos con Amazon Bedrock Prompt Flows.

Laboratorio: Creación de un flujo de prompts encadenados con bifurcaciones condicionales basadas en la respuesta del modelo.

Orquestación de agentes: Patrones de razonamiento ReAct y sistemas multi-agente (AWS Agent Squad).

Integración de herramientas: Implementación de servidores MCP (Model Context Protocol) en Lambda y ECS.

Gestión de estado y memoria en sistemas autónomos.

Laboratorio: Desarrollo de un agente autónomo que utilice un servidor MCP para interactuar con sistemas legacy de la empresa.

Arquitecturas orientadas a eventos para GenAI con EventBridge y API Gateway.

Aceleración del desarrollo: Uso de Amazon Q Developer para generación y refactorización de código de IA.

Conectividad híbrida: Integración con AWS Outposts y sistemas On-premises.

Laboratorio: Uso de Amazon Q para optimizar el código de un pipeline de inferencia y despliegue vía AWS Amplify.

Control de seguridad: Amazon Bedrock Guardrails para inyecciones, jailbreaks y alucinaciones.

Privacidad de datos: Detección de PII con Macie y Comprehend; aislamiento con VPC Endpoints.

Gobernanza: Model Cards, trazabilidad con Glue y auditoría con CloudTrail Lake.

Laboratorio: Implementación de una defensa en profundidad que filtre datos sensibles tanto en el input como en el output del FM.

Optimización de costos: Caché semántica, compresión de prompts y poda de contexto (Context Pruning).

Rendimiento: Gestión de Provisioned Throughput y balanceo de carga de inferencia.

Latencia vs. Costo: Selección de modelos Lightweight para tareas rutinarias.

Laboratorio: Implementación de un sistema de huellas digitales (Fingerprinting) para cachear resultados de inferencia.

Técnicas de evaluación: LLM-as-a-judge y métricas de fidelidad.

Observabilidad: Trazabilidad de llamadas a APIs con AWS X-Ray y análisis de logs con CloudWatch Insights.

Pruebas automatizadas de regresión para prompts.

Laboratorio Final: Proyecto integral que incluya monitoreo de deriva de sesgo (Bias drift) y resolución de cuellos de botella en un sistema de agentes.