Este programa práctico Certified Infra AI Expert te guía paso a paso para diseñar, optimizar y desplegar soluciones de IA aceleradas por GPU utilizando el ecosistema NVIDIA. Aprenderás a trabajar con GPUs de centro de datos (A100, H100), dispositivos de borde (Jetson Orin), y herramientas clave como TensorRT, Triton Inference Server, DeepStream y RAPIDS. El curso combina teoría con laboratorios prácticos para que puedas configurar infraestructura GPU en AWS, Azure o DGX Cloud y orquestar cargas de trabajo con Kubernetes y Helm.

Además de las prácticas técnicas, el curso incluye flujos de trabajo reales con NGC Registry, contenedores de IA, estrategias de seguridad y licenciamiento mediante NVIDIA License Server, y módulos especializados para SDKs verticales como Riva, Metropolis, Clara y Omniverse. El remate es un Capstone Project donde diseñarás y desplegarás una solución completa —por ejemplo, vigilancia por video con DeepStream, gemelos digitales con Omniverse o IA de borde con Jetson— incluyendo optimización con TensorRT y pipelines de despliegue cloud-edge.

Al finalizar obtendrás la credencial Certified NVIDIA AI Expert, que valida tu capacidad para llevar modelos desde el entrenamiento hasta implementaciones de producción en entornos empresariales. Es ideal si buscas avanzar como arquitecto de soluciones AI, ingeniero de edge o profesional DevOps especializado en IA acelerada por GPU.

Lo que aprenderás:

• Arquitecturar y desplegar pipelines de IA acelerada por GPU usando hardware NVIDIA (A100, H100, L4, Jetson) y la pila NVIDIA AI Enterprise.
• Optimizar modelos AI para rendimiento y eficiencia con TensorRT, TAO Toolkit y técnicas avanzadas de cuantización para despliegues en nube y en el borde.
• Implementar aplicaciones AI en tiempo real con DeepStream, RAPIDS y Triton Inference Server para análisis de video, fusión de sensores y procesamiento acelerado.
• Integrar soluciones AI con entornos cloud, edge y gemelos digitales, aprovechando Kubernetes, Helm y Omniverse para despliegues escalables y simulación.
• Aplicar buenas prácticas de seguridad, licenciamiento y contenedorización para garantizar fiabilidad y cumplimiento en entornos empresariales.

Contenido del curso:

• Secciones: 11
• Clases: 49
• Duración: 2h 34m

Requisitos:

• Comprensión básica de conceptos de IA/ML como entrenamiento, inferencia y despliegue de modelos.
• Familiaridad con la línea de comandos de Linux (se recomienda Ubuntu).
• Conocimientos básicos de Docker y contenedorización (útil pero no obligatorio; conceptos clave se cubren en el curso).
• Acceso a un sistema con GPU NVIDIA (A100, H100, L4 o Jetson Orin/Xavier) o instancia GPU en la nube (AWS, Azure, DGX Cloud).
• Conexión a Internet estable para descargar contenedores NGC, modelos preentrenados y SDKs.
• Curiosidad y disposición para aprender mediante laboratorios prácticos y proyectos reales.

¿Para quién es este curso?

• Desarrolladores AI/ML que desean avanzar más allá del entrenamiento de modelos hacia el despliegue y la optimización en hardware NVIDIA.
• Ingenieros de Edge AI que trabajan con dispositivos Jetson e integración de sensores IoT para aplicaciones en tiempo real.
• Arquitectos de sistemas y DevOps responsables de infraestructura AI cloud-native, orquestación con Kubernetes y cargas de trabajo contenedorizadas.
• Product Managers técnicos y Solution Engineers que necesitan comprensión práctica de NVIDIA AI Enterprise, DeepStream, RAPIDS, Triton y Omniverse.
• Investigadores que buscan desplegar pipelines AI optimizados en entornos de alto rendimiento o en sectores como salud, ciudades inteligentes, robótica y manufactura.

¿Qué esperas para comenzar?

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