<h1>Domina la infraestructura y operaciones de IA: NCA‑AIIO SoAI‑Certified Associate — ¡Inscríbete ahora! (Curso en inglés)</h1>

Curso en inglés. Da el siguiente paso en tu carrera técnica con una preparación práctica y alineada al blueprint oficial NCA‑AIIO. Este curso está diseñado para profesionales de TI, administradores de sistemas, ingenieros DevOps y entusiastas de la IA que desean gestionar centros de datos acelerados por GPU, optimizar flujos MLOps y mantener infraestructuras de IA de alto rendimiento. Cada tema se explica con claridad y se refuerza mediante laboratorios prácticos que reflejan entornos de producción.

Avanzarás desde los fundamentos del cómputo acelerado por GPU hasta la configuración de clústeres, almacenamiento acelerado, redes de alto rendimiento y despliegue de modelos con herramientas como NVIDIA NGC, Triton, Kubeflow y MLflow. El curso incluye un examen simulado de 50 preguntas, estrategias de examen, tarjetas de repaso y una checklist de preparación para maximizar tus posibilidades de certificación. ¡Empieza hoy y potencia tu perfil profesional en infraestructura de IA!

Lo que aprenderás:

• Aprende cómo las GPUs aceleran las cargas de trabajo de IA y domina la arquitectura de Tensor Cores, Streaming Multiprocessors (SMs), NVLink y MIG para cómputo eficiente.
• Comprende el ciclo de vida completo de la IA: desde desarrollo y entrenamiento de modelos hasta despliegue, monitorización y escalado en infraestructuras empresariales.
• Adquiere experiencia práctica con DCGM, NGC, Triton Inference Server y Helm Charts para desplegar y monitorizar cargas reales de IA en entornos simulados.
• Explora almacenamiento acelerado por GPU, RDMA, GPUDirect y compara estándares de red como InfiniBand vs Ethernet para un rendimiento óptimo.
• Trabaja con vGPUs, despliegues multiusuario, DPUs y el SDK DOCA para soportar infraestructuras de IA seguras, escalables y definidas por software.
• Prepárate para aprobar el examen NCA‑AIIO con un examen simulado de longitud completa, tarjetas de repaso, consejos y una checklist de preparación alineada al blueprint oficial.

Contenido del curso:

• Secciones: 7
• Clases: 37
• Duración: 2h 23m total

Requisitos:

• Conocimientos básicos de sistemas TI (servidores, almacenamiento, redes o Linux).
• Familiaridad con plataformas en la nube (AWS, Azure o GCP) es útil, pero no obligatoria.
• No se requiere experiencia previa en GPU o IA: todo se explica desde cero.
• Un ordenador con navegador moderno y conexión a Internet para acceder a los laboratorios.
• (Opcional) Una cuenta gratuita de Google Colab o NVIDIA NGC para los laboratorios prácticos.

¿Para quién es este curso?

• Profesionales de TI y administradores de sistemas que gestionan hardware e infraestructura de centros de datos.
• Ingenieros DevOps y Cloud que buscan desplegar, escalar y monitorizar cargas de IA aceleradas por GPU.
• Equipos de MLOps que desean cerrar la brecha entre modelos de IA e infraestructura.
• Entusiastas de IA/ML o principiantes que buscan una ruta estructurada hacia la gestión de infraestructura de IA.
• Estudiantes o personas en reconversión profesional que se preparan para la certificación NCA‑AIIO.
• Equipos técnicos en IT empresarial, operaciones cloud-native o ingeniería de IA que necesitan experiencia práctica en el ecosistema NVIDIA.

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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