Infraestructura de IA: GPU de Cloud Syllabus

Este curso especializado ofrece una visión integral de la infraestructura de inteligencia artificial con énfasis en el uso de GPUs en la nube. Está diseñado para profesionales técnicos que desean escalar sistemas de IA utilizando recursos computacionales en la nube. El curso abarca aproximadamente 15-20 horas de contenido, distribuidas en seis módulos que combinan fundamentos teóricos, ejercicios prácticos y evaluaciones guiadas. Se enfoca en el diseño, implementación y despliegue eficiente de modelos de IA en entornos basados en la nube, con especial atención al rendimiento y la optimización del uso de GPUs.

Module 1: Foundations of Computing & Algorithms

Estimated time: 3 hours

• Introduction to key concepts in foundations of computing & algorithms
• Discussion of best practices and industry standards
• Guided project work with instructor feedback

Module 2: Neural Networks & Deep Learning

Estimated time: 2 hours

• Review of tools and frameworks commonly used in practice
• Hands-on exercises applying neural networks & deep learning techniques
• Assessment: Quiz and peer-reviewed assignment

Module 3: AI System Design & Architecture

Estimated time: 4 hours

• Hands-on exercises applying ai system design & architecture techniques
• Interactive lab: Building practical solutions
• Discussion of best practices and industry standards
• Review of tools and frameworks commonly used in practice

Module 4: Natural Language Processing

Estimated time: 1.5 hours

• Hands-on exercises applying natural language processing techniques
• Case study analysis with real-world examples
• Guided project work with instructor feedback

Module 5: Computer Vision & Pattern Recognition

Estimated time: 3.5 hours

• Introduction to key concepts in computer vision & pattern recognition
• Interactive lab: Building practical solutions
• Assessment: Quiz and peer-reviewed assignment
• Review of tools and frameworks commonly used in practice

Module 6: Deployment & Production Systems

Estimated time: 2.5 hours

• Introduction to key concepts in deployment & production systems
• Interactive lab: Building practical solutions
• Hands-on exercises applying deployment & production systems techniques
• Review of tools and frameworks commonly used in practice

Prerequisites

• Conocimientos básicos de computación en la nube
• Fundamentos de inteligencia artificial y redes neuronales
• Experiencia técnica previa en entornos de desarrollo o DevOps

What You'll Be Able to Do After

• Implementar sistemas de IA escalables utilizando GPUs en la nube
• Diseñar arquitecturas eficientes para cargas de trabajo de aprendizaje profundo
• Optimizar el rendimiento y uso de recursos en infraestructuras de IA
• Desplegar modelos de IA en entornos de producción con alto rendimiento
• Evaluar y gestionar frameworks modernos en entornos basados en la nube