Domina la Infraestructura de IA: Certificación NCP-AII (Curso en inglés) - ¡Inscríbete ahora!

¿Te apasiona el mundo de la Inteligencia Artificial y quieres llevar tus conocimientos al siguiente nivel? Con este programa especializado en SoAI-Certified Professional: AI Infrastructure (NCP-AII), te convertirás en un experto capaz de diseñar, optimizar y asegurar infraestructuras de alto rendimiento basadas en GPUs, fundamentales para el manejo de cargas de trabajo de IA a gran escala. A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, la clave del éxito radica no solo en los algoritmos, sino en una infraestructura robusta, eficiente y escalable.

A lo largo de este curso, explorarás desde los fundamentos del ecosistema NVIDIA, incluyendo GPUs, DPUs y CPUs, hasta la gestión avanzada de recursos mediante virtualización y configuraciones de MIG. Aprenderás a integrar cargas de trabajo en clústeres de Kubernetes, optimizar redes de alta velocidad y diseñar pipelines de datos capaces de evitar cuellos de botella desde el entrenamiento hasta la inferencia en producción.

Además de la parte técnica de despliegue y orquestación, el programa aborda pilares críticos como la seguridad enterprise, el cumplimiento normativo (GDPR, HIPAA, FedRAMP) y el despliegue de soluciones de IA en el borde (Edge AI). Con casos de estudio reales, laboratorios prácticos y una preparación exhaustiva para el examen de certificación, este programa te posicionará como un líder técnico indispensable en cualquier empresa que apueste por la infraestructura de IA de próxima generación.

Lo que aprenderás:

• Diseñar y gestionar infraestructuras de IA de alto rendimiento utilizando tecnologías NVIDIA.
• Implementar virtualización de GPU y orquestación de clústeres mediante Kubernetes y Kubeflow.
• Optimizar pipelines de datos y modelos de IA para eliminar cuellos de botella en el rendimiento.
• Aplicar políticas de seguridad avanzada, cifrado y cumplimiento normativo en entornos corporativos.
• Desplegar soluciones de IA en el borde (Edge AI) y gestionar el ciclo de vida completo de modelos con Triton Inference Server.

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 85
• Duración: 15 horas

Requisitos:

• Conocimientos básicos de flujos de trabajo de IA y machine learning (entrenamiento, inferencia, pipelines).
• Familiaridad con la línea de comandos de Linux y administración de sistemas.
• Comprensión de la contenerización (Docker, conocimientos básicos de Kubernetes preferidos).
• Acceso a un servidor Linux o entorno en la nube con una GPU NVIDIA (A100, H100 o similar) para laboratorios prácticos.
• Experiencia con scripting en Python y uso de frameworks como TensorFlow o PyTorch (opcional pero recomendado).

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros de IA y Científicos de Datos que necesiten escalar pipelines de entrenamiento e inferencia.
• Administradores de sistemas y DevOps responsables de gestionar clústeres de GPU y Kubernetes.
• Arquitectos de nube y especialistas en infraestructura de IA.
• Gerentes de TI y líderes técnicos enfocados en seguridad, eficiencia y cumplimiento en IA.
• Profesionales que buscan obtener la certificación NVIDIA-Certified Professional: AI Infrastructure (NCP-AII).

¿Qué esperas para comenzar?

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