Domina la Infraestructura AI con GPUs (NCP-AII) — Curso en inglés | ¡Inscríbete ahora!

Domina el diseño, la optimización y la seguridad de infraestructuras AI a gran escala con GPUs y tecnologías NVIDIA. Este curso está en inglés y prepara para la certificación NCP-AII, combinando teoría, laboratorios prácticos y casos reales para que puedas crear entornos de alto rendimiento, eficientes y listos para empresas.

Comenzarás por los fundamentos de la infraestructura AI, explorando el papel de GPUs, DPUs y CPUs, así como recursos como CUDA, NGC y Triton. Verás gestión de recursos GPU (MIG, vGPU), integración con Kubernetes, redes de alta velocidad (NVLink, InfiniBand), orquestación con Helm y Kubeflow, optimización con Nsight y TensorRT, y prácticas de seguridad y cumplimiento (RBAC, DOCA, GDPR/HIPAA/FedRAMP). El curso incluye laboratorios, exámenes simulados y un proyecto final para aplicar todo lo aprendido.

Si buscas avanzar como ingeniero de AI, administrador de sistemas o arquitecto de infraestructuras, este contenido te dará las habilidades para diseñar y operar infraestructuras AI empresariales con confianza y eficiencia.

Lo que aprenderás:

• Diseñar e implementar infraestructura AI impulsada por GPU, dominando almacenamiento, redes, orquestación y estrategias de escalabilidad.
• Configurar y gestionar funciones avanzadas de GPU como MIG, vGPU y programación en Kubernetes para optimizar cargas multi-inquilino.
• Implementar herramientas de optimización y monitorización como Nsight, DLProf, TensorRT y DCGM para maximizar la eficiencia.
• Aplicar seguridad, cumplimiento y gobernanza (GDPR, HIPAA, RBAC, DOCA) para proteger la infraestructura AI empresarial.

Contenido del curso:

• Secciones: 11
• Clases: 50
• Duración: 3h 5m

Requisitos:

• Conocimientos básicos de IA y flujos de trabajo de ML (entrenamiento, inferencia, pipelines).
• Familiaridad con la línea de comandos de Linux y administración de sistemas.
• Conocimientos de contenedores (Docker, preferible conocimientos básicos de Kubernetes).
• Acceso a un servidor Linux o entorno en la nube con GPU NVIDIA (A100, H100 o similar) para laboratorios prácticos.
• (Opcional) Experiencia con scripting en Python y frameworks como TensorFlow o PyTorch.

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros de AI y científicos de datos que necesitan escalar pipelines de entrenamiento e inferencia en GPUs de alto rendimiento.
• Administradores de sistemas y equipos DevOps responsables de gestionar clústeres GPU, cargas en Kubernetes y monitorización del rendimiento.
• Arquitectos de la nube y especialistas en infraestructuras que diseñan soluciones AI híbridas, en la nube o en el edge.
• Gerentes de TI y líderes técnicos que buscan garantizar seguridad, cumplimiento y eficiencia en despliegues AI empresariales.
• Profesionales que se preparan para la certificación NVIDIA-Certified Professional: AI Infrastructure (NCP-AII).

¿Qué esperas para comenzar?

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