AIF-C01 Cheat Sheet
AWS Certified AI Practitioner — Referencia rápida para el examen
Comandos CLI
22aws bedrock list-foundation-modelsTOPListar foundation models disponibles
aws bedrock get-foundation-model --model-identifier <id>Ver detalles de un modelo específico
aws bedrock-runtime invoke-model --model-id <id> --body file://prompt.json out.jsonTOPInvocar modelo para inferencia
aws bedrock create-knowledge-base --name <n> ...TOPCrear Knowledge Base para RAG
aws bedrock create-agent --agent-name <n> --foundation-model <id>TOPCrear un Bedrock Agent
aws bedrock create-guardrail --name <n> ...TOPCrear Guardrail (filtros de contenido/tema)
Comparativas
5| Servicio | Función principal | Tipo de entrada/salida |
|---|---|---|
| Amazon Comprehend | NLP: sentimiento, entidades, temas, PII | Texto → insights |
| Amazon Rekognition | Análisis de imágenes y video, caras, objetos | Imagen/video → etiquetas |
| Amazon Textract | Extracción de texto y datos de documentos/formularios | Documento → texto estructurado |
| Amazon Transcribe | Voz a texto (STT), incluye diarización | Audio → texto |
| Amazon Polly | Texto a voz (TTS), voces neuronales | Texto → audio |
| Amazon Lex | Chatbots conversacionales (NLU + ASR) | Voz/texto → intents |
| Amazon Kendra | Búsqueda semántica empresarial | Pregunta → documento relevante |
| Amazon Bedrock | Acceso a foundation models vía API (GenAI) | Prompt → texto/imagen generado |
| Amazon SageMaker | Construir, entrenar y desplegar modelos ML propios | Datos → modelo entrenado |
Referencia Rápida
37Fundamentos de ML/IA (D1)
IA es el campo general. ML aprende de datos. Deep Learning usa redes neuronales
Entrena con datos etiquetados (clasificación, regresión)
Encuentra patrones sin etiquetas (clustering, anomalías)
Aprende por prueba/error maximizando una recompensa
Modelo memoriza el training set y no generaliza a datos nuevos
Detecta sesgo y explica predicciones del modelo
Conceptos de IA Generativa (D2)
Modelo pre-entrenado a gran escala, adaptable a múltiples tareas
Unidad mínima de texto procesada por el modelo
0 = determinista/preciso. Alta = más creativo/aleatorio
Controlan cuántas opciones de palabra siguiente se consideran
Representación vectorial numérica de texto para búsqueda semántica
El modelo genera info falsa con apariencia de certeza
Cantidad máxima de tokens que el modelo puede procesar a la vez
Agentic AI y MCP (D2/D3)
LLM + capacidad de razonar, planear y ejecutar acciones/herramientas
Model Context Protocol — estándar abierto para conectar modelos a herramientas/datos
Runtime gestionado de AWS para desplegar agentes de producción
Varios agentes especializados colaborando en una tarea compleja
El agente decide qué herramienta invocar y en qué orden
Contexto persistente entre turnos/sesiones de un agente
RAG y Fine-tuning (D3)
Retrieval-Augmented Generation — fundamenta respuestas en datos propios
Almacena embeddings para búsqueda por similitud (OpenSearch, Aurora, Kendra)
Dividir documentos en fragmentos antes de generar embeddings
Reentrenar el modelo con datos propios para especializarlo
Entrenar con datos de dominio sin etiquetar antes de fine-tuning
Modelo pequeño ("student") aprende de uno grande ("teacher")
IA Responsable (D4)
Resultados sistemáticamente injustos hacia un grupo
Documento que describe capacidades, límites y uso previsto de un modelo
Filtros configurables de temas, contenido dañino y PII
Revisión humana en decisiones de alto impacto (Amazon A2I)
Explicar de forma clara cómo y con qué datos se entrenó el modelo
Seguridad y Gobernanza (D5)
AWS gestiona el modelo/infra. Tú gestionas prompts, datos, IAM
5 alcances (scopes) de AWS para clasificar riesgo de apps GenAI
Audita cumplimiento de configuración de recursos AI
Recopila evidencia continua para auditorías de cumplimiento
Acceso a reportes de cumplimiento y certificaciones de AWS
Conecta a servicios AI sin exponer tráfico a internet público
Dónde se almacenan/procesan los datos según requisitos regulatorios
¿Listo para practicar?
Pon a prueba lo que aprendiste con preguntas originales del examen AIF-C01.
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