Módulo 1: Introducción a la IA generativa
• Explicación de la IA generativa
• Modelos fundamentales
• Servicios de IA generativa en AWS
• Demo: Solución de IA generativa

Módulo 2: Exploración de casos de uso de IA generativa
• Identificación de casos de uso adecuados
• Aplicaciones y casos de uso de la IA generativa
• Exploración de escenarios de casos de uso
• Caso de uso práctico para la clase

Módulo 3: Fundamentos de la ingeniería de prompts
• Introducción a la ingeniería de prompts
• Mejores prácticas en el diseño de prompts
• Estrategias avanzadas de generación de prompts
• Configuración y parámetros del modelo
• Laboratorio práctico: Optimización de la generación de eslogans con Amazon Bedrock

Módulo 4: Principios y consideraciones de IA responsable
• Introducción a la IA responsable
• Dimensiones clave de la IA responsable
• Consideraciones sobre la IA generativa
• Laboratorio práctico: Implementación de principios de IA responsable con Amazon Bedrock Guardrails

Módulo 5: Seguridad, gobernanza y cumplimiento
• Visión general de seguridad
• Prompts adversos
• Servicios de seguridad para IA generativa
• Gobernanza
• Cumplimiento

Módulo 6: Implementación de proyectos de IA generativa
• Introducción a las aplicaciones de IA generativa
• Definición de un caso de uso
• Selección de un modelo fundamental
• Mejora del rendimiento
• Evaluación de resultados
• Implementación de la aplicación
• Demo: Amazon Q Business

Módulo 7: Integración de IA generativa en el ciclo de desarrollo
• Introducción
• Laboratorio práctico: Proyecto final – Creación de un plan de proyecto con IA Generativa

Módulo 8: Cierre del curso
• Próximos pasos y recursos adicionales
• Resumen del curso