Bienvenido a la Conferencia online AWS Innovate:
edición sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial

 19 de febrero de 2020

Bienvenido a la Conferencia online AWS Innovate: edición sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial, diseñada para inspirarlo y capacitarlo a fin de acelerar la innovación, escalar fácilmente y descubrir nuevas posibilidades. Conozca lo último en aprendizaje automático e inteligencia artificial con las presentaciones de Glenn Core, arquitecto principal de AWS; Oliver Klein, director de Tecnologías Emergentes de AWS; y Dean Samuels, jefe de arquitectos de AWS.

Analice en profundidad cualquiera de las más de 20 sesiones grupales sobre seis temas a cargo de expertos de AWS; explore conceptos clave, casos de uso, prácticas recomendadas, demostraciones en directo y sesiones de preguntas y respuestas en directo a fin de conocer cómo otras organizaciones utilizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, y así poder volver a su organización con la capacidad de implementar estos proyectos.

Descubra cómo los clientes de AWS utilizan el aprendizaje automático para mejorar la calidad de la sanidad, combatir la trata de personas, brindar un mejor servicio de atención al cliente y protegerlo contra el fraude. Con el conjunto más amplio y exhaustivo de servicios de inteligencia artificial y aprendizaje automático, crean nuevas perspectivas, habilitan nuevas eficiencias y realizan predicciones más precisas. Es por eso que más de 10 000 clientes eligieron utilizar AWS para el aprendizaje automático.

+10 000

clientes eligen AWS para el aprendizaje automático

El 89 %

de los proyectos de aprendizaje profundo en la nube se ejecuta en AWS

El 85 %

de los proyectos de TensorFlow en la nube se ejecutan en AWS

El 83 %

de los proyectos de PyTorch en la nube se ejecutan en AWS

Horario de la conferencia
  • ASIA PACÍFICO
  • EMEA
  • AMÉRICA DEL NORTE
  • AMÉRICA LATINA
  • ASIA PACÍFICO
    • Australia
    • Nueva Zelanda
    • Singapur/Malasia/Filipinas
    • Tailandia/Vietnam
    • Indonesia
    • Pakistán
    • India
    • Sri Lanka
    • Corea
    • Hong Kong
    • Taiwán
    • Australia
    • HORARIO 1
      10:00 h - 14:00 h (AEDT)
      HORARIO 2
      15:30 h - 19:30 h (AEDT)
    • Nueva Zelanda
    • HORARIO 1
      12:00 h - 16:00 h (NZDT)
      HORARIO 2
      17:30 h - 21:30 h (NZDT)
    • Singapur/Malasia/Filipinas
    • HORARIO 1
      7:00 h - 11:00 h (SGT)
      HORARIO 2
      12:30 h - 16:30 h (SGT)
      HORARIO 3
      18:00 h - 22:00 h (SGT)
    • Tailandia/Vietnam
    • HORARIO 1
      6:00 h - 10:00 h (ICT)
      HORARIO 2
      11:30 h - 15:30 h (ICT)
      HORARIO 3
      17:00 h - 21:00 h (ICT)
    • Indonesia
    • HORARIO 1
      6:00 h - 10:00 h (WIB)
      HORARIO 2
      11:30 h - 15:30 h (WIB)
      HORARIO 3
      17:00 h - 21:00 h (WIB)
    • Pakistán
    • HORARIO 1
      5:00 h - 9:00 h (PKT)
      HORARIO 2
      9:30 h - 13:30 h (PKT)
      HORARIO 3
      15:00 h - 19:00 h (PKT)
    • India
    • HORARIO 1
      4:30 h - 8:30 h (IST)
      HORARIO 2
      10:00 h - 14:00 h (IST)
      HORARIO 3
      15:30 h - 19:30 h (IST)
    • Sri Lanka
    • HORARIO 1
      4:30 h - 8:30 h (SLST)
      HORARIO 2
      10:00 h - 14:00 h (SLST)
      HORARIO 3
      15:30 h - 19:30 h (SLST)
    • Corea
    • HORARIO 1
      8:00 h - 12:00 h (KST)
      HORARIO 2
      13:30 h - 17:30 h (KST)
    • Hong Kong
    • HORARIO 1
      7:00 h - 11:00 h (HKT)
      HORARIO 2
      12:30 h - 16:30 h (HKT)
      HORARIO 3
      18:00 h - 22:00 h (HKT)
    • Taiwán
    • HORARIO 1
      7:00 h - 11:00 h (CST)
      HORARIO 2
      12:30 h - 16:30 h (CST)
      HORARIO 3
      18:00 h - 22:00 h (CST)
  • EMEA
    • GMT
    • CET
    • CAT/SAST
    • EEST
    • MSK
    • GST
    • IST
    • GMT
    • HORA DEL MERIDIANO DE GREENWICH
      10:00 h - 14:00 h (UTC/GMT +0)
    • CET
    • HORA CENTRAL EUROPEA
      11:00 h - 15:00 h, CET (UTC/GMT +1)
    • CAT/SAST
    • HORA DE ÁFRICA CENTRAL/HORA ESTÁNDAR DE SUDÁFRICA
      12:00 h - 16:00 h, CAT/SAST (UTC/GMT +2)
    • EEST
    • HORA DE EUROPA ORIENTAL
      12:00 h - 16:00 h, EET (UTC/GMT +2)
    • MSK
    • HORA DE MOSCÚ
      13:00 h - 17:00 h, MSK (UTC/GMT +2)
    • GST
    • HORA ESTÁNDAR DEL GOLFO
      14:00 h - 18:00 h, GST (UTC/GMT +4)
    • IST
    • HORA ESTÁNDAR DE ISRAEL
      12:00 h - 16:00 h, IST (UTC/GMT +2)
  • AMÉRICA DEL NORTE
    • América del Norte
    • América del Norte
    • HORA DEL PACÍFICO
      8:00 h - 12:00 h, PST (UTC/GMT -8)
      HORA DE LA MONTAÑA
      9:00 h - 13:00 h, MST (UTC/GMT -7)
      HORA CENTRAL
      10:00 h - 14:00 h, CST (UTC/GMT -6)
      HORA DEL ESTE
      11:00 h - 15:00 h, EST (UTC/GMT -5)
  • AMÉRICA LATINA
    • América Latina
    • América Latina
    • HORA DE ARGENTINA
      2.00PM - 6.00PM ART (UTC/GMT -3)
      HORA CENTRAL ESTÁNDAR
      11.00AM - 3.00PM CST (UTC/GMT -6)
      Hora de Brasilia
      2.00PM - 6.00PM BRT (UTC/GMT -3)

Descripción de la sesión

  • Innovación en Amazon (inglés)
  • Acelere su proceso de aprendizaje automático (inglés)
  • Aspectos básicos de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático (inglés)
  • Cree, entrene e implemente modelos de aprendizaje automático (inglés)
  • Servicios y aplicaciones de inteligencia artificial (inglés)
  • Servicios y dispositivos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (inglés)
  • Innovación en Amazon (inglés)
  • Cree el futuro con los datos y el aprendizaje automático (nivel 100)

    Ya sea para ayudar a los usuarios en línea a automatizar las compras repetidas, crear recomendaciones avanzadas en tiempo real para jugadores en línea o acelerar el desarrollo de nuevos productos, los negocios actuales reconocen, cada vez más, el valor de la recolección de datos históricos y en tiempo real, así como también el uso de tecnología de aprendizaje automático para innovar más rápido para los clientes. En esta sesión, Glenn Gore, arquitecto mundial de soluciones líderes de AWS analiza cómo las empresas como Amazon Retail, Amazon Alexa y Amazon Robotics utilizan datos y aprendizaje automático para innovar para los clientes.

    Oradores: Glenn Gore, arquitecto jefe de AWS; Tye Brady, tecnólogo jefe de Amazon Robotics; Manoj Sindhwani, vicepresidente de Alexa Speech; Jenny Freshwater, directora de la cadena de suministro, previsión y planificación de capacidad de Amazon; Mike Vogelsong, científico superior de aprendizaje automático de Amazon

  • Acelere su proceso de aprendizaje automático (inglés)
  • Aceleración del aprendizaje automático: su rol en el proceso (nivel 100)

    La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) presentan el potencial de transformar las industrias, aumentar la eficiencia e impulsar la innovación. Los ejecutivos tienen roles importantes en la aceleración del aprendizaje automático, y aunque muchos priorizan el aprendizaje automático, pasar de la idea a la implementación puede ser abrumador y podría hacer que las empresas se detengan antes de comenzar. En esta sesión, analizaremos los desafíos en la implementación del aprendizaje automático y explicaremos cómo hicieron los clientes de AWS para lograrlo con éxito y alcanzar sus objetivos de negocio. Compartiremos cómo los clientes trabajan con AWS a fin de alinear a los equipos, generar entusiasmo por el aprendizaje automático, proporcionar a los desarrolladores la capacitación técnica adecuada e identificar los casos de uso apropiados para comenzar a pasar de la idea a la producción.

    Orador: Joel Minnick, director de marketing de productos de inteligencia artificial, AWS

    Aprenda sobre el aprendizaje automático como si fuera un desarrollador de Amazon (nivel 100)

    El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) están ganando protagonismo y despiertan la curiosidad de las grandes organizaciones así como de la comunidad de empresas emergentes. Sin embargo, una de las mayores limitaciones para la adopción del aprendizaje automático es encontrar y capacitar a las personas con habilidades especializadas. En esta sesión, aprenda cómo AWS Training and Certification está basado en el plan de estudios utilizado en la capacitación de miles de desarrolladores de Amazon y como puede brindarle recursos que lo ayudarán a hacer realidad su visión de ML.

    Orador: Elly Juniper, gerente técnico superior de desarrollo de negocios, AWS

    Acelere los proyectos de aprendizaje automático y los servicios de datos con AWS Marketplace (nivel 200)

    Las empresas invierten mucho tiempo en el desarrollo, la búsqueda, y la evaluación de algoritmos y modelos para solucionar problemas de negocios con aprendizaje automático (ML) AWS Marketplace tiene cientos de algoritmos y paquetes de modelos que pueden ser implementados rápidamente en Amazon SageMaker. Esta sesión brinda una introducción a AWS Marketplace y cómo puede ayudar a acelerar sus proyectos de ML mediante modelos y algoritmos de terceros.

    Orador: Kanchan Waikar, arquitecto superior de soluciones para socios, AWS

  • Aspectos básicos de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático (inglés)
  • Introducción al aprendizaje automático y mejora de la productividad en un entorno de desarrollo completamente integrado (nivel 100)

    Amazon SageMaker es un servicio modular completamente administrado que permite que los desarrolladores y los científicos de datos puedan crear y escalar las soluciones de aprendizaje automático (ML). Con él, puede implementar soluciones de ML directamente en un entorno alojado listo para la fase de producción. Aprenda sobre Amazon SageMaker Studio, un entorno de desarrollo integrado (IDE) que permite crear, entrenar, depurar, implementar y monitorear los modelos de ML. Este servicio proporciona las herramientas que necesita para acelerar el proceso y hacer que sus modelos pasen de la experimentación a la producción y así mejorar la productividad. En una interfaz visual unificada, puede escribir y ejecutar código en notebooks Jupyter y monitorear el rendimiento de sus predicciones, así como también, rastrear y depurar experimentos de ML.

    Orador: Kapil Pendse, arquitecto superior de soluciones, AWS

    Cumplimiento de los objetivos de seguridad y conformidad con el uso de Amazon SageMaker (nivel 200)

    Amazon SageMaker es un servicio de aprendizaje automático (ML) completamente administrado que utilizan los científicos de datos y los desarrolladores para crear modelos predictivos y analíticos con sus datos. Los conjuntos de datos que se utilizan para la investigación pueden contener información confidencial, como registros médicos o propiedad intelectual, que deben protegerse. En esta sesión, lo guiaremos a través de los pasos necesarios para garantizar la seguridad y la conformidad cuando utiliza Amazon SageMaker, incluido el uso de cifrado de datos, la administración de identidad y acceso, registro y monitoreo, validación de cumplimiento y seguridad de la infraestructura.

    Orador: Michael Stringer, arquitecto superior de soluciones, AWS

    Creación de flujos de trabajo de aprendizaje automático con Kubernetes y Amazon SageMaker (nivel 200)

    Hasta hace poco, los científicos de datos invertían mucho tiempo en realizar tareas operativas, tales como, asegurarse que los marcos, los tiempos de ejecución y los controladores para las CPU y las GPU funcionaran bien juntos. Además, necesitaban diseñar y crear canalizaciones de aprendizaje automático a fin de administrar flujos de trabajo complejos para implementar modelos de ML en la fase de producción. En esta sesión, analizaremos en profundidad a Amazon SageMaker y las tecnologías de contenedores, y hablaremos sobre lo fácil que resulta integrar tareas, tales como modelos de entrenamiento e implementación de modelos en canalizaciones de ML basadas en Kubernetes y Kubeflow. Además, mostraremos cómo los nuevos operadores de Amazon SageMaker para Kubernetes facilitan el uso de Kubernetes para entrenar, ajustar e implementar modelos de ML en Amazon SageMaker.

    Orador: Arun Balaji, arquitecto de soluciones de socios, AISPL

    Evolución de la personalización y la recomendación para flujos de trabajo de video (nivel 200)

    La personalización de la experiencia del usuario ha demostrado aumentar el descubrimiento, el compromiso, la satisfacción y la ganancia del usuario. Sin embargo, para muchos clientes de AWS es difícil lograr la personalización de forma correcta. Los sistemas recomendados efectivos requieren que se solucionen múltiples problemas difíciles, tales como cambiar el comportamiento del usuario, incluir nuevos productos al catálogo (arranque en frio), entre otros. En esta sesión, analizaremos algunos de los métodos más comunes de personalización y recomendación. Además, el equipo de Amazon Prime Video compartirá la evolución de su sistema de recomendación y los desafíos del mundo real con los que se han encontrado cuando creaban sistemas de recomendación a escala.

    Orador: Liam Morrison, arquitecto principal especialista en soluciones, AWS 

    Lleve el aprendizaje automático de cero a millones de usuarios (nivel 200)

    Los científicos de datos y los ingenieros en aprendizaje automático (ML) utilizan distintas herramientas para ejecutar tareas cotidianas de manera sencilla. Pero a medida que los modelos se vuelven más complejos y el tamaño de los conjuntos de datos aumenta, el tiempo de entrenamiento y la latencia de predicción comienzan a presentar mayores dificultades. En esta sesión, mostraremos cómo escalar las cargas de trabajo de ML con los servicios de AWS, incluidos los contenedores y AMI de AWS Deep Learning, Amazon ECS, Amazon EKS y AWS Fargate. También discutiremos las ventajas relativas de estos servicios y haremos algunas demostraciones interesantes.

    Orador: Praveen Jayakumar, arquitecto de soluciones, AISPL

  • Cree, entrene e implemente modelos de aprendizaje automático (inglés)
  • Automatice el aprendizaje automático: desde la depuración del aprendizaje profundo hasta la detección de cambios en los modelos en la fase de producción (nivel 300)

    El aprendizaje automático (ML) incluye más que los modelos de entrenamiento. Los desarrolladores necesitan depurar tales modelos de aprendizaje profundo así como monitorear el rendimiento de la producción para cumplir sus objetivos de negocio. Sin embargo, los modelos pueden volverse obsoletos a medida que cambia la naturaleza de los datos y causar cambios en el modelo en la fase de producción que generen resultados irrelevantes. Este tipo de degradación de los modelos tiende a pasar inadvertida. En esta sesión, analizaremos cómo ayudar a reducir drásticamente el tiempo de resolución de problemas en la creación y el entrenamiento de modelos de ML de alta calidad, y cómo identificar y detectar cambios en los modelos de ML después de su implementación.

    Orador: Aparna Elangovan, ingeniero de prototipos, IA/ML, AWS

    Cree automáticamente modelos de aprendizaje automático con amplia visibilidad con Amazon SageMaker Autopilot (nivel 300)

    Si considera que el aprendizaje automático (ML) conlleva mucho trabajo práctico de prueba y error, está en lo cierto. La creación de modelos de ML, tradicionalmente, ha requerido una elección binaria: tener un profundo conocimiento interno, que no es común, o utilizar un enfoque automático que le da poca visibilidad en torno a cómo fue creado el modelo. En esta sesión, descubriremos cómo puede comunicarse de forma sencilla con un API y completar el trabajo, y aprenderemos cómo Amazon SageMaker Autopilot le permitirá crear modelos de ML automáticamente sin hacer concesiones.

    Orador: Tapan Hoskeri, arquitecto de soluciones, AISPL

    Implementación del aprendizaje automático en AWS: prácticas recomendadas para decidir el qué, dónde y cómo (nivel 300)

    Poner las soluciones de ML en producción requiere conocer qué, dónde y cómo implementar modelos de ML. Se necesita conocer cuál es el modelo (los requerimientos de recursos en la fase de producción) y cuál es el contexto del negocio (trabajo de producción de entrada, la producción de los consumidores, el lote en comparación con el tiempo real de inferencia, etc.), dónde se implementará (en la nube o en el borde, según la rentabilidad, el cumplimiento de los SLA comerciales, etc.) y cómo implementar (de acuerdo con la facilidad de implementación, el escalado, las pruebas A/B, etc.). Cuando trabaja en retrospectiva desde las consultas del cliente, AWS ofrece el más amplio y completo rango de opciones de implementación de ML. Esta sesión incluye esas opciones y cómo responden a las preguntas antes mencionadas desde la perspectiva de las prácticas recomendadas.

    Orador: Sujoy Roy, científico de datos superior, AWS

    Acelere la creación de aplicaciones de aprendizaje profundo (nivel 300)

    Las AMI de AWS Deep Learning brindan a los profesionales e investigadores la infraestructura y las herramientas necesarias para acelerar el aprendizaje profundo en la nube a cualquier escala. Tanto si se utilizan las instancias de GPU o CPU de Amazon EC2, con AMI de AWS Deep Learning, los usuarios solo pagan los recursos de AWS que necesiten para almacenar y ejecutar sus aplicaciones. En esta sesión, aprenda cómo lanzar rápidamente instancias de Amazon EC2 previamente instaladas con marcos e interfaces populares de aprendizaje profundo (tales como TensorFlow, PyTorch y Apache MXNet, Chainer, Gluon, Horovod y Keras) para entrenar modelos de IA sofisticados y personalizados; experimentar con nuevos algoritmos; o aprender nuevas habilidades y técnicas. Ya sea que necesite instancias de GPU o CPU de Amazon EC2, no hay ningún cargo adicional por las AMI de aprendizaje profundo. Solo paga por los recursos que necesite para almacenar y ejecutar sus aplicaciones.

    Orador: Pedro Páez, arquitecto especialista en soluciones, AWS

  • Servicios y aplicaciones de inteligencia artificial (inglés)
  • Amazon Fraud Detector: detecte más fraudes en línea más rápido (nivel 200)

    A nivel mundial, cada año se pierden decenas de miles de millones de dólares por fraudes en línea. Las empresas que realizan negocios en línea son particularmente propensas a ataques por parte de agentes malintencionados, quienes a menudo explotan tácticas tales como crear cuentas falsas y realizar pagos con tarjetas de crédito robadas. Por lo general, las empresas usan aplicaciones de detección de fraudes para identificar estafadores y detenerlos antes de que ocasionen costosas interrupciones en los negocios. En esta sesión se detalla cómo implementar una solución de detección de fraude personalizada para las actividades en línea, mediante el aprendizaje automático para identificar e implementar de manera proactiva cambios en la protección de su empresa y sus clientes.

    Orador: Eric Green, arquitecto especialista en soluciones de inteligencia artificial, AWS

    Simplifique y acelere la predicción de series temporales y la personalización en tiempo real (nivel 200)

    La implementación de modelos personalizados de aprendizaje automático (ML) para resolver desafíos comerciales complejos no tiene por qué ser complicada. La tecnología de ML perfeccionada a través de años de uso en Amazon.com, Amazon Forecast y Amazon Personalize permite a los desarrolladores sin experiencia previa en ML crear en sus aplicaciones pronósticos precisos y capacidades de personalización con facilidad. En esta sesión, mostramos cómo estos dos servicios, mediante el uso de un nuevo proceso de automatización, AutoML, crean recomendaciones individualizadas para los clientes y ofrecen pronósticos muy precisos. Ambos servicios funcionan con una infraestructura totalmente administrada y proporcionan recetas fáciles de usar que ofrecen modelos de alta calidad, incluso si tiene poca experiencia en ML.

    Orador: Anand Iyer, arquitecto de soluciones empresariales, AISPL

    Amazon Kendra: reinvente las búsquedas empresariales e interactúe con los datos por medio de la IA (nivel 300)

    ¿Cómo puede obtener el resultado más preciso y específico de una consulta de búsqueda cuando la respuesta está oculta en varios sistemas de información de la empresa? En esta sesión, mostramos cómo utilizar Amazon Kendra, una solución de búsqueda empresarial que proporciona respuestas sencillas a consultas de búsqueda específicas, como por ejemplo: “¿Cuánto es la ganancia en efectivo en la tarjeta de crédito de la empresa?”. Aprenda cómo Amazon Kendra puede mejorar el intercambio de conocimientos entre equipos, aumentar las ventas y mejorar sus servicios de atención al cliente. Además, descubra cómo este nuevo servicio les facilita a los clientes encontrar la información que necesitan.

    Orador: Will Badr, arquitecto superior de soluciones de IA/ML, AWS

    Superación de las barreras del lenguaje con la inteligencia artificial (nivel 300)

    Amazon ofrece procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz, capacidades de texto a voz y traducción automática al alcance de todos los desarrolladores. Los servicios de aplicación basados en la API permiten a los científicos y desarrolladores de datos agregar con facilidad una funcionalidad de inteligencia artificial preconstruida en sus aplicaciones y automatizar los flujos de trabajo. En esta sesión, aprenda cómo crear la próxima generación de aplicaciones inteligentes que escuchen, hablen y entiendan el mundo que nos rodea.

    Orador: Sara van de Moosdijk, arquitecta de soluciones de socios, AWS

    Análisis impulsados por el aprendizaje automático para los centros de contacto (nivel 300)

    Hoy en día, la mayoría de los análisis de los centros de contacto se basan en la actividad del conmutador telefónico o en notas de llamadas de relaciones con los clientes (CRM) que se graban por el agente del centro de contacto. Sin embargo, estos análisis suelen carecer de información sobre las conversaciones reales entre agentes y clientes. En esta sesión, explicamos cómo Amazon Connect analiza los matices de las conversaciones del centro de contacto, incluidas aquellas en diferentes idiomas y con vocabularios personalizados. Descubra cómo Contact Lens para Amazon Connect permite a los supervisores del servicio de atención al cliente realizar búsquedas rápidas de texto completo en las transcripciones de las llamadas y los chats para solucionar rápidamente los problemas de los clientes. Aprenda cómo este servicio utiliza análisis específicos de llamadas y chats, incluido análisis de sensibilidad y detección de silencio, para mejorar el rendimiento de los agentes.

    Orador: Sumit Patel, arquitecto de soluciones empresariales, AWS

  • Servicios y dispositivos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (inglés)
  • AWS DeepRacer: entrene, evalúe y ajuste los modelos de aprendizaje mediante refuerzos (nivel 300)

    En esta sesión, presentamos los fundamentos del aprendizaje de refuerzo y mostramos cómo aplicarlos para entrenar sus propios modelos de vehículos autónomos. También aprenderá a probarlos en un escenario virtual de carreras de autos operado por AWS DeepRacer. Aprenda sobre el formato de contrarreloj de un solo auto y los desafíos de las carreras de dos autos en el simulador de carreras 3D de AWS DeepRacer. Al final de esta sesión, podrá participar en la AWS DeepRacer League, donde podrá competir por premios y conocer a otros entusiastas del aprendizaje automático.

    Orador: Gabe Hollombe, promotor superior de desarrolladores, AWS

    Amazon CodeGuru: automatice la revisión de código y las recomendaciones de rendimiento de las aplicaciones (nivel 400)

    Puede ser difícil detectar ciertos tipos de problemas de código e identificar las líneas de código más costosas sin conocimientos de ingeniería de rendimiento, incluso para los ingenieros más experimentados. CodeGuru es un nuevo servicio de aprendizaje automático que permite descubrir rápidamente los problemas de código y mejorar el rendimiento de las aplicaciones. Descubra cómo funciona CodeGuru en esta sesión. Le mostramos cómo revisa el código Java en sus repositorios de código fuente de GitHub y AWS CodeCommit, perfila sus aplicaciones y busca optimizaciones, incluso en producción. Finalmente, aprenda cómo CodeGuru proporciona recomendaciones inteligentes para que pueda tomar medidas inmediatas para arreglar problemas de código o mejorar las ineficiencias.

    Orador: Atanu Roy, arquitecto principal de soluciones, AISPL

    Análisis de imagen y video a gran escala con Amazon Rekognition (nivel 200)

    Las empresas utilizan la visión computarizada para comprender el contenido y el contexto de sus imágenes y videos a escala. Esta sesión ofrece una visión general de las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition, una nueva característica de Amazon Rekognition que permite a los clientes crear sus propias capacidades de análisis de imágenes basadas en aprendizaje automático para detectar objetos y escenas únicos que son relevantes para sus necesidades comerciales. Únase a esta sesión para aprender a usar las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition para las necesidades de su empresa.

    Orador: Imran Kashif, arquitecto superior de soluciones, AWS

    Comience a utilizar la inteligencia artificial generativa con AWS DeepComposer (nivel 300)

    En esta sesión, aprenda a utilizar la inteligencia artificial generativa para crear música con AWS DeepComposer. Pruebe sus habilidades con el primer teclado musical habilitado para aprendizaje automático del mundo y grabe una melodía. Luego, aprenda a enviarla a la nube para generar un complemento. Demostramos cómo importar los archivos MIDI a una estación de trabajo de audio digital para crear el arreglo final.

    Orador: Julian Bright, arquitecto especialista en soluciones de IA, AWS

Nivel 100
Introductorio
En las sesiones, se ofrece información general acerca de los servicios y las características de AWS. Se asume que los asistentes no conocen el tema.
Nivel 200
Intermedio
En las sesiones, se presentan prácticas recomendadas, demostraciones y detalles sobre las características de los servicios. Se asume que los asistentes tienen un nivel de conocimiento básico sobre los temas.
Nivel 300
Avanzado
En las sesiones, se realizan análisis más exhaustivos del tema seleccionado. Los presentadores asumen que la audiencia está familiarizada con el tema, pero que puede o no tener experiencia directa en la implementación de una solución similar.
Nivel 400
Experto
Las sesiones están destinadas a asistentes con un nivel de conocimiento amplio sobre el tema que ya han implementado una solución por su cuenta y están satisfechos con el funcionamiento de la tecnología en varios servicios, arquitecturas e implementaciones.

Oradores destacados

Glenn Gore
Glenn Gore, arquitecto principal, AWS

Como arquitecto principal de AWS, Glenn es responsable de crear prácticas recomendadas para arquitecturas y de trabajar con los clientes sobre la manera en la que utilizan la nube y la innovación para transformar sus negocios o irrumpir en nuevos mercados.

Con anterioridad, Glenn ocupó otros cargos en AWS. El último fue director de arquitectura para Asia Pacífico y EMEA, donde gestionó equipos regionales que trabajaban en dos áreas que presentan el crecimiento más acelerado. Glenn es un tecnólogo activo con más de 20 años de experiencia en el sector tecnológico. Antes de formar parte de AWS, Glenn se desempeñó como CTO de WebCentral, donde trabajó con sistemas de big data y plataformas web con un alto nivel de escalabilidad para clientes. También ocupó cargos en OzEmail y UUNET, el proveedor de redes más grande del mundo.

Olivier Klein
Olivier Klein, director de tecnologías emergentes, AWS

Olivier es un tecnólogo activo con más de 10 años de experiencia en la industria y que ha trabajado para AWS en las regiones APAC y Europa con el objetivo de ayudar a los clientes a crear aplicaciones resilientes, seguras, rentables y de escala ajustable, además de crear modelos empresariales innovadores y basados en datos. Ofrece asesoramiento acerca de la manera en la que las tecnologías emergentes en los ámbitos de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático e IoT pueden ayudar a crear productos nuevos, lograr que procesos existentes sean más eficientes, proveer información empresarial general y generar nuevos canales de contacto para los clientes. También ayuda de forma activa a los clientes en la creación de plataformas que alineen gastos en servicios e infraestructura de TI con modelos de ingresos, lo que permite reducir el uso ineficiente de recursos y modificar el proceso de desarrollo de productos que se ejecutó durante las décadas anteriores.

Dean Samuels
Dean Samuels, jefe de arquitectos, AWS

Dean, quien se formó en el sector de infraestructura de TI, tiene una amplia experiencia en el área de virtualización y automatización de infraestructuras. Forma parte de AWS desde hace cinco años y tuvo la oportunidad de trabajar con empresas de todos los tamaños y sectores, principalmente en Australia y Nueva Zelanda, pero también en la región más amplia de APAC. El compromiso de Dean está enfocado en ayudar a los clientes a diseñar, implementar y optimizar entornos de aplicaciones para la nube pública con el fin de que incrementen sus niveles de innovación, agilidad y seguridad. Si bien Dean tiene una formación sólida en infraestructuras de TI que incluye cómputo, almacenamiento, redes y seguridad, su principal tarea consiste en combinar operaciones de TI y prácticas de desarrollo de software de una manera más colaborativa e integrada.

Preguntas frecuentes

1. ¿Dónde se realiza el evento AWS Innovate?
2. ¿Cuánto cuesta asistir al evento AWS Innovate?
3. ¿A quiénes está destinado el evento AWS Innovate?
4. ¿Puedo obtener una confirmación de mi inscripción en AWS Innovate?
5. ¿Cómo obtengo el certificado de asistencia?
6. ¿Hay sesiones en otros idiomas?
7. ¿Cómo puedo ponerme en contacto con los organizadores de la conferencia en línea?

P: ¿Dónde se realiza el evento AWS Innovate?
R: AWS Innovate es una conferencia en línea. Una vez finalizado el proceso de inscripción en línea, recibirá un email de confirmación con el enlace de inicio de sesión que necesitará para acceder a la plataforma. El enlace se podrá utilizar a partir del 19 de febrero de 2020.

P: ¿Cuánto cuesta asistir al evento AWS Innovate?
R: AWS Innovate es una conferencia en línea gratuita.

P: ¿A quiénes está destinado el evento AWS Innovate?
R: Independientemente de si es un usuario novato de los servicios de AWS o un experto, podrá aprender algo nuevo en AWS Innovate. Esta conferencia está diseñada para ayudarlo a desarrollar las habilidades adecuadas para la creación de nuevas perspectivas, la habilitación de nuevas eficiencias y la realización de predicciones más precisas.

P: ¿Puedo obtener una confirmación de mi inscripción en AWS Innovate?
R: Una vez finalizado el proceso de inscripción en línea, recibirá un email de confirmación.

P: ¿Cómo obtengo el certificado de asistencia?
R: Si mira 5 o más sesiones completas, le enviaremos un certificado de asistencia una semana después de la finalización del evento al email que utilizó en la inscripción.

P: ¿Hay sesiones en otros idiomas?
R: Hay algunas sesiones en coreano, indonesio, chino mandarín, portugués y español.

P: ¿Cómo puedo ponerme en contacto con los organizadores de la conferencia?
R: Si tiene preguntas que no se responden en la sección anterior de preguntas frecuentes, envíenos un email.