Conferencia online AWS Innovate: edición sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial
Acelere la innovación, escale sin esfuerzo y descubra nuevas posibilidades con el Machine Learning en AWS.
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Inspírese y aprenda cómo puede utilizar la inteligencia artificial y el Machine Learning para crear mejores experiencias de cliente, optimizar las operaciones y reducir los riesgos. Al terminar, tendrá la capacidad de implementar estos proyectos en su organización. Elija entre las más de 30 sesiones técnicas y empresariales a cargo de expertos de AWS, que compartirán las innovaciones más recientes de IA y Machine Learning, conceptos clave, casos de uso especialmente enfocados en el mercado latinoamericano y prácticas recomendadas sobre el diseño de arquitecturas. Además, los expertos contestarán a sus preguntas en directo. ¡Únase a nosotros en AWS Innovate!


Seleccione una temática de sesiones:

  • Acelere su proceso de ML e IA
  • Casos de uso prácticos de servicios de IA
  • Prepare, cree, entrene e implemente modelos de ML
  • Aspectos fundamentales y herramientas de IA y ML
  • IA y ML para Startups
  • ISV
  • AWS DeepRacer
  • Laboratorios prácticos
  • Zona de creadores
  • Acelere su proceso de ML e IA
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    Acelere su proceso de Machine Learning e IA

    Acerca del tema

    Estas sesiones proporcionan a los clientes información sobre cómo la IA y el Machine Learning inspiran la innovación empresarial, transforman las experiencias de los clientes y mejoran los resultados empresariales. Independientemente de que sea para mejorar las experiencias de los clientes, crear recomendaciones avanzadas en tiempo real, acelerar el desarrollo de productos nuevos, aumentar la productividad de los empleados, reducir costes o evitar el fraude, las organizaciones de hoy utilizan la IA y el Machine Learning para resolver desafíos empresariales e innovar más rápido.

    Cómo comenzar su viaje de inteligencia artificial y Machine Learning (nivel 100)

    La transformación digital ya no es una novedad, la inteligencia artificial se considera uno de los principales combustibles del cambio, pero la adopción no es tan sencilla. Comprenda las razones principales de las fallas en la adopción de IA de las empresas y cómo seguir un camino seguro a través de los 5 pasos utilizados en Amazon Web Services.

    Ponente: Americo de Paula, Lider Senior de Arquitectura de Soluciones para LATAM MCO (Multi-Country Organization) de AWS
    Duración: 30 minutos


    Inteligencia artificial y Machine Learning para Servicios Financieros (nivel 100)

    La industria financiera es actualmente uno de los principales consumidores de inteligencia artificial. Análisis de crédito, análisis de fraude, KYC (Known Your Customer), entre otras soluciones, son algunos de los principales focos. En esta sección, cubriremos los principales casos de uso de la industria y cómo puede comenzar rápidamente, ya sea que sea un experto en Machine Learning, alguien que esté comenzando su viaje o un desarrollador que quiera agregar la funcionalidad de Machine Learning a sus aplicaciones.

    Ponente: Juan Pilorget, Customer Delivery Architect especializado en ML y Data Analytics de AWS
    Duración: 30 minutos


    Cómo transformar la experiencia del cliente con inteligencia artificial y Machine Learning (nivel 100)

    La industria minorista ha estado utilizando IA durante más de una década para recomendar productos y también pronosticar la demanda. En esta sesión, cubriremos el recorrido del cliente en su conjunto y cómo es posible adoptar la IA en cada parte del mismo.

    Historia de cliente - iFood: Transformando la experiencia del cliente con IA

    En esta sesión, descubra cómo iFood implementó el área de IA para mejorar la experiencia del cliente y del restaurante utilizando Amazon SageMaker, Amazon Kinesis y Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)

    Ponentes: 
    Edzon Sanches, Arquitecto Senior de Soluciones especializado en IA/ML de AWS
    Sidney Salles, Head of Data at iFood Ecosystem

    Duración: 30 minutos


    Estrategias para acelerar la IA y ML a escala: desde la idea hasta el POC, logrando resultados comerciales (nivel 100)

    La IA y el Machine Learning prometen transformar sectores, aumentar la eficiencia e impulsar la innovación. La clave del éxito del Machine Learning es la escala. En esta sesión, discutiremos cómo los ejecutivos y gerentes que buscan lograr el éxito usando ML a escala obtienen orientación, incluidos los mecanismos para construir un sistema efectivo para acelerar la innovación e impulsar el progreso tecnológico. También compartiremos las mejores prácticas en la implementación de MLOps y la gobernanza de datos para superar los desafíos de implementación de ML. Explicamos cómo los clientes exitosos están trabajando con nosotros para alinear equipos en la introducción de ML, aumentando su entusiasmo y brindando a los desarrolladores dentro de sus organizaciones la educación técnica adecuada para lograr resultados comerciales.

    Ponentes:
    Bernard Leong, Director de IA/ML de AWS
    Chris Howard, Director de arquitectura de soluciones IA/ML de AWS

    Duración: 60 minutos


    El uso que Amazon.com le da a la inteligencia artificial y al Machine Learning para mejorar la experiencia de los clientes (nivel 100 - inglés)

    Amazon.com utiliza la IA y el Machine Learning de formas innovadoras y escaladas para transformar la manera en que gestionamos e inventamos nuevas experiencias de cliente. En esta sesión, compartiremos ejemplos específicos del sector de venta al por menor y de consumo de Amazon.com, así como de otras líneas del negocio, para explicar cómo la IA y el Machine Learning ayudan a Amazon a proporcionar la mejor experiencia de cliente posible, a la vez que mejora la eficiencia y reduce los costes. Abordaremos conocimientos y lecciones que Amazon.com aprendió sobre los aspectos relacionados con los procesos, la tecnología y la cultura asociados a la creación y el escalado de capacidades de Machine Learning en la organización.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponente: Kieran Kavanagh, Arquitecto Principal de Soluciones especialista en IA/ML de AWS
    Duración
    : 30 minutos

  • Casos de uso prácticos de servicios de IA
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    Casos de uso prácticos de servicios de IA/ML

    Acerca del tema

    Aprenda cómo se aplican los servicios de IA de AWS a las aplicaciones, así como la manera en que se utilizan en casos de uso reales. Nos centramos en cómo los servicios de IA se integran con facilidad en las aplicaciones para ocuparse de casos de uso comunes, como por ejemplo crear recomendaciones personalizadas, modernizar los centros de contacto, mejorar la seguridad y aumentar las interacciones de los clientes sin que se necesiten habilidades de Machine Learning. Abordaremos estos casos de uso con base en las necesidades de nuestro segmento, así como en función de los casos de uso de los sectores.

    Agilizando la aplicación de Machine Learning en la industria de las telecomunicaciones (nivel 200)

    Historia de cliente - Liberty Latin America: Uso de ML en el sector de las telecomunicaciones

    La industria de las telecomunicaciones se renueva cada año y los múltiples desafíos que pueden abordarse con Machine Learning se pueden encontrar en varios frentes. Desde mejorar la experiencia de los usuarios finales a la hora de recibir contenido en sus dispositivos hasta recomendaciones personalizadas y predicción de churn. Conozca las innovaciones que el equipo de datos de Liberty Latin America implementó recientemente y cómo utilizaron las herramientas de AWS para reducir el Time-To-Market de sus modelos.

    Ponentes:
    María Gaska, Arquitecta de Soluciones especializada en IA/ML de AWS
    Mauricio Zavala Bayer, BI & Analytics Senior Manager de Liberty Latin America

    Duración: 30 minutos


    Cómo construir un Laboratorio de Inteligencia Artificial para mejorar los procesos de fabricación de cerveza (nivel 300)

    Historia de cliente - Estrella Galicia: Uso de IA en la fabricación de cerveza

    Mediante el uso de los servicios en la nube de AWS, BBVA Next Technologies ha ayudado a Estrella Galicia en su proceso de transformación digital. Descubre cómo Estrella Galicia créo un Laboratorio de Inteligencia Artificial (IA) basado en una plataforma en la nube e implementando hasta tres modelos de IA diferentes con el objetivo para mejorar algunos aspectos del proceso de elaboración.

    Ponentes:
    María Gaska, Arquitecta de Soluciones especializada en IA/ML de AWS
    Alan Orlando Cruz Manrique, Arquitecto de Soluciones de BBVA Next Technologies
    JJ Delgado, Chief Digital Officer de Estrella de Galicia

    Duración: 30 minutos


    Cómo la Inteligencia Artificial puede mejorar la transformación digital de un Centro de Contacto moderno (nivel 200)

    Historia de cliente - Interaxa: Inteligencia de Centro de Contacto

    ¿Son la inteligencia artificial y el Machine Laerning solo temas candentes o nuevas herramientas para los centros de contacto? Descubra cómo Interaxa, un importante especialista en integradores de sistemas de centros de contacto, está impulsando la transformación digital y la aceleración del centro de contacto en la nube con la plataforma SuccessKPI impulsada por Inteligencia de Centro de Contacto de AWS.

    Ponentes: 
    Juan Pilorget, Customer Delivery Architect especializado en ML y Data Analytics de AWS
    Carlos Madrid, VP Global Customer Success de SucessKPI
    Marcos Dorça, PMO & Consulting Manager de Interaxa

    Duración: 30 minutos


    Utilice el poder del Machine Learning en su lucha contra el fraude en línea (nivel 200 - inglés)

    Amazon Fraud Detector combate el fraude en línea mediante el uso de sus datos, Machine Learning (ML) y más de 20 años de experiencia en detección de fraude para identificar automáticamente la actividad en línea potencialmente fraudulenta, lo que le permite detectar el fraude más rápido. En esta sesión, brindaremos un análisis profundo de Amazon Fraud Detector, sus casos de uso en su negocio y cómo comenzar rápidamente.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponente: Tim WU, Arquitecto de Soluciones de Parceiros Globais de AWS
    Duración:
    30 minutos


    Well-Architectured Framework para Machine Learning (nivel 200 - inglés)

    La inteligencia artificial (IA) y el Machine Learning (ML) ayudan a las organizaciones a mejorar los resultados con automatización, conocimientos predictivos, interacciones en lenguaje natural y toma de decisiones basada en datos. AWS Well-Architected Framework ayuda a crear una infraestructura segura y resistente para aplicaciones y cargas de trabajo. En esta sesión de pizarra, aprenda a diseñar una aplicación de Machine Learning guiada por los cinco pilares de AWS Well-Architected Framework: excelencia operativa, seguridad, confiabilidad, eficiencia del rendimiento y optimización de costos.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponente: Shelbee Eigenbrode, Arquitecto Senior de Soluciones especializadas en IA/ML de AWS
    Duración:
    30 minutos

  • Prepare, cree, entrene e implemente modelos de ML
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    Prepare, cree, entrene e implemente modelos de Machine Learning

    Acerca del tema

    Aprenda a crear fácilmente modelos de Machine Learning entrenados y personalizados con algoritmos existentes o modelos entrenados previamente. Comprenda las prácticas recomendadas para tomar decisiones con respecto al qué, dónde y cómo al implementar soluciones de Machine Learning en la fase de producción y teniendo en cuenta el contexto empresarial. Empezando desde las preguntas del cliente como punto de partida. Incluye temas sobre la implementación y el escalado de modelos de Machine Learning con MLOps.

    Cree, entrene e implemente modelos de Machine Learning con Amazon SageMaker (nivel 200)

    Amazon SageMaker ayuda a los científicos y desarrolladores de datos a preparar, crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de Machine Learning (ML) de alta calidad, reuniendo un amplio conjunto de recursos diseñados específicamente para ML. Aprenda a eliminar el trabajo pesado de cada paso del proceso de Machine Learning con Amazon SageMaker. Aprenda cómo utilizar herramientas eficaces (notebooks, administración de experimentos, creación automática de modelos, depuración y supervisión de modelos) en un único entorno de desarrollo integrado (Integrated Development Environment - IDE) para machine learning para que sus modelos lleguen a producción más rápido con mucho menos esfuerzo a un menor costo.

    Ponente: Marcos Boaglio, Arquitecto de Soluciones de AWS
    Duración: 30 minutos


    Detecte potenciales sesgos en sus conjuntos de datos y explique cómo predicen sus modelos (nivel 300)

    Aprenda en esta sesión acerca del sesgo y la explicabilidad de los modelos, problemas relacionados y definiciones. Conozca acerca del sesgo en data sets y algoritmos y cómo medirlo y remediarlo utilizando SageMaker Clarify.

    Ponente: María Gaska, Arquitecta de Soluciones especializada en IA/ML de AWS
    Duración: 30 minutos


    Estandarice y automatice sus flujos de trabajo de ingeniería de funciones con SageMaker Feature Store (nivel 300 - inglés)

    En esta sesión práctica, aprenderá cómo resolver problemas con Amazon SageMaker Feature Store y cómo usarlo tanto con la interfaz de usuario de SageMaker Studio como con el SDK de SageMaker. También verá cómo funciona junto con SageMaker Data Wrangler para simplificar sus flujos de trabajo de preparación de datos de principio a fin.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponente: Julien Simon, Principal Advocate de IA/ML de AWS
    Duración: 30 minutos


    Prepare sus conjuntos de datos y entrene modelos a escala con Apache Spark en SageMaker (nivel 300 - inglés)

    Pandas no es escalable para grandes conjuntos de datos. Apache Spark es un motor de procesamiento distribuido de código abierto que se adapta a grandes conjuntos de datos en una gran cantidad de instancias de clúster. En esta sesión, demostraremos varias formas de usar Apache Spark en AWS para analizar grandes conjuntos de datos, realizar verificaciones de calidad de datos, convertir datos sin procesar en recursos de Machine Learning y entrenar modelos predictivos. También se mostrará cómo SageMaker Data Wrangler usa Apache Spark para detectar tendencias en nuestros conjuntos de datos.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponente: Chris Fregly, Senior Advocate de IA/ML de AWS
    Duración: 30 minutos


    Organice y automatice los flujos de trabajo de Machine Learning con las canalizaciones de SageMaker (nivel 300 - inglés)

    El desarrollo de un modelo de AA de alta calidad implica muchos pasos. Por lo general, comenzamos explorando y preparando nuestros datos. Experimentamos con diferentes algoritmos y parámetros. Dedicamos tiempo a capacitar y ajustar nuestro modelo hasta que el modelo cumpla con nuestras métricas de calidad y esté listo para implementarse en producción. Organizar y automatizar los flujos de trabajo en cada paso de este proceso de desarrollo de modelos puede llevar meses de codificación. En esta sesión, verá cómo crear, automatizar y administrar flujos de trabajo de Machine Learning de un extremo a otro mediante Amazon SageMaker Pipelines. Crearemos una canalización de modelos de PNL reutilizable para preparar datos, almacenar las características en una tienda de características, ajustar un modelo BERT e implementar el modelo en producción si supera nuestras métricas de calidad definidas.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponente: Antje Barth, Senior Developer Advocate de AWS
    Duración: 30 minutos

  • Aspectos fundamentales y herramientas de IA y ML
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    Aspectos fundamentales y herramientas de inteligencia artificial y Machine Learning

    Acerca del tema

    Este tema presenta anuncios sobre novedades de la IA y el Machine Learning que emocionarán a los desarrolladores. Compartiremos cómo diseñar y crear canalizaciones de Machine Learning (ML) a fin de organizar flujos de trabajo complejos al implementar modelos de Machine Learning. MLOps con tecnologías de contenedores. Además, habrá sesiones para practicar el uso de los dispositivos y las herramientas del Machine Learning: AWS DeepRacer, AWS DeepComposer y AWS DeepLens.

    Análisis avanzado impulsado por Machine Learning a partir de documentos financieros (nivel 200)

    En esta presentación, crearemos una solución de punta a punta para crear un dashboard analítico para las solicitudes de préstamos. La información se extrae de  formularios  mediante Amazon Textract. Luego, usaremos Amazon Comprehend para identificar la cantidad solicitada, el nombre del beneficiario y su dirección para formar un dashboard y usaremos Amazon A2I para revisar si el nivel de confianza de la predicción, de las solicitudes, es bajo.

    Ponente: Edzon Sanches, Arquitecto Senior de Soluciones especializado en IA/ML de AWS
    Duración: 30 minutos


    Cómo mejorar la prevención de fraudes mediante la detección de actividad con Amazon Rekognition (nivel 200)

    La detección de vida es una tecnología que se puede utilizar para mejorar los sistemas de verificación biométrica, determinando si un rostro reconocido es de una persona real o de una reproducción. En esta sesión, presentamos una arquitectura que utiliza Amazon Rekognition para identificar atributos faciales e implementa un enfoque de detección de vida activa basado en el movimiento de la nariz.

    Ponente: Miriam Alonso, Technical Program Manager/Envision Engineering de AWS
    Duración: 30 minutos


    Deleite a sus clientes con recomendaciones personalizadas basadas en Machine Learning (nivel 200)

    Los mecanismos de recomendación permiten campañas de marketing específicasenfocadas, clasificación de nuevos artículos, notificaciones personalizadas e investigación personalizada. En esta sesión, profundizamos en el uso de Amazon Personalize para crear y administrar de manera eficiente recomendaciones personalizadas, lo que le permite concentrarse en el valor real de los datos para su negocio.

    Ponente: Vinicius Senger, Senior Developer Advocate de AWS
    Duración: 30 minutos


    Cree sus propios modelos de detección de anomalías y defectos sin habilidades de Machine Learning (nivel 200 - inglés)

    ¿Cómo pueden los equipos de desarrollo agregar capacidades inteligentes a las aplicaciones comerciales sin ninguna habilidad de ML? En esta sesión práctica, nos centraremos en dos casos de uso específicos relacionados con la detección de anomalías. Nos sumergiremos en los pasos prácticos de cómo identificar defectos de productos en imágenes y cómo detectar valores atípicos y problemas en las métricas comerciales.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponente: Alex Casalboni, Senior Developer Advocate de AWS
    Duración: 30 minutos


    Cree modelos de Machine Learning de calidad de forma rápida y sencilla con el piloto automático de Amazon SageMaker (nivel 200 - inglés)

    La creación de modelos de Machine Learning (ML) tradicionalmente requiere una elección binaria. Por un lado, puede preparar manualmente los recursos, seleccionar el algoritmo y optimizar los parámetros del modelo para tener un control total sobre el diseño del modelo. Sin embargo, este enfoque requiere un conocimiento profundo de ML. Por otro lado, si no tiene ese conocimiento, puede utilizar un enfoque automatizado (AutoML) para la generación de modelos que se encarga de todo el trabajo pesado, pero proporciona muy poca visibilidad sobre cómo se creó el modelo. Si bien un modelo creado con AutoML puede funcionar bien, puede confiar menos en él porque no puede comprender lo que sucedió en él, no puede recrearlo y no puede aprender las mejores prácticas que puedan ayudarlo en el futuro. En esta sesión, verá cómo SageMaker Autopilot elimina esa elección, lo que le permite crear modelos de Machine Learning automáticamente sin compromiso, explorar diferentes soluciones para encontrar el mejor modelo e implementar directamente el modelo para producción con un solo clic.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponente: Ramu Ponugumati, Gerente técnico senior de cuentas de AWS
    Duración:
    30 minutos

  • IA y ML para Startups
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    Inteligencia artificial y Machine Learning para Startups

    Acerca del tema

    Aprenda cómo las Startups pueden utilizar fácilmente el portafolio de Machine Learning e inteligencia artificial de AWS para desarrollar sus negocios de forma rápida y sin problemas. Comprenda las prácticas recomendadas, los lanzamientos de productos nuevos y los trucos para crear una solución de Machine Learning escalable y rentable en AWS. Aprenda de fundadores experimentados la forma en que puede evitar fácilmente los obstáculos más comunes para las Startups al trabajar con Machine Learning e IA. Este tema será presentado en inglés con subtítulos en español.

    Confesiones de fundadores de empresas emergentes de Machine Learning e IA (nivel 100 - inglés)

    Escuche a los fundadores de empresas emergentes compartir cómo utilizaron los servicios de Machine Learning e IA de AWS para desatar nuevas posibilidades y lograr resultados empresariales a escala. A la vez, aprenda de estos fundadores experimentados sobre cómo puede evitar fácilmente obstáculos comunes para su Startup. 

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponente: Ari Kalfayan, Gerente Senior de Desarrollo Comercial de AWS
    Duración:
    30 minutos


    Cree aplicaciones impulsadas por IA sin ninguna experiencia en Machine Learning (inglés)

    Para las Startups que se inician en el Machine Learning, mostraremos las formas más rápidas de agregar inteligencia a sus productos y aplicaciones, sin contratar a todo un equipo de ML. Ya sea que esté mejorando su flujo de trabajo de atención al cliente o revisando automáticamente su código en busca de vulnerabilidades de seguridad, aprenderá los flujos de trabajo listos para ayudarlo a mejorar los resultados comerciales y plantear la siguiente ronda.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponente: Allie K. Miller, Directora Global de Desarrollo Empresarial de ML para empresas emergentes y capital de riesgo de AWS
    Duración:
    30 minutos


    Escalar una empresa emergente: cómo desarrollar un negocio increíble al aprovechar las herramientas existentes (nivel 200 - inglés)

    AWS brinda servicios de Machine Learning para todos los casos de uso, de modo que las Startups de cualquier tamaño puedan ponerse en marcha de inmediato. AWS figura en los primeros puestos del marco de referencia de Deep Learning de Stanford, DAWNBench, para el año 2020, gracias a su rápido tiempo de entrenamiento, coste reducido, mínima latencia de inferencia y amplio conjunto de características de seguridad. En esta sesión, aprenda cómo las Startups pueden utilizar fácilmente el portafolio de Machine Learning e inteligencia artificial de AWS para desarrollar sus negocios de forma rápida y sin problemas. Comprenda las prácticas recomendadas, los lanzamientos de productos nuevos y los trucos para crear una solución de Machine Learning escalable y rentable en AWS.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponente: Rob Ferguson, Director Principal de Desarrollo Empresarial de ML para empresas emergentes y capital de riesgo de AWS
    Duración:
    30 minutos

  • ISV
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    Integración con el Machine Learning

    Acerca del tema

    Proporcione a los clientes de Independent Software Vendor (ISV) conocimientos sobre cómo la IA y el Machine Learning pueden ayudar a resolver los desafíos comerciales e innovar más rápido para los clientes. Los clientes de ISV tendrán la oportunidad de aprender de sus colegas en empresas que están a la vanguardia de la innovación en aprendizaje automático. Esta es una gran oportunidad para comprender mejor cómo otros clientes de AWS disfrutan hoy de los beneficios del aprendizaje automático y piensan en las aplicaciones del mañana. Este tema será presentado en inglés con subtítulos en español.

    Poner el Machine Learning en manos de todos los usuarios: Permitir que los clientes finales creen y utilicen modelos de Machine Learning con el piloto automático de SageMaker dentro de su propia plataforma (nivel 100 - inglés)

    Con datos disponibles de una variedad de fuentes, las empresas y los analistas de negocios están recurriendo cada vez más a plataformas de datos como Domo para integrar y analizar datos de fuentes dispares. Para obtener información a partir de estos datos, los analistas quieren la capacidad de crear algoritmos de Machine Learning de última generación basados en modelos predictivos, justo donde están sus datos. Domo AutoML, con tecnología de Amazon SageMaker Autopilot, facilita la creación, el uso y la realización de predicciones rápidamente con modelos de Machine Learning altamente precisos desde Domo. Únase a nosotros para aprender más sobre cómo SageMaker Autopilot construye, entrena y ajusta automáticamente los mejores modelos de Machine Learning basados en datos administrados por Domo, al tiempo que permite a los usuarios mantener el control y la visibilidad totales, sin salir de la plataforma Domo.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Duración: 30 minutos


    Generar valor con modelos de ML específicos para el cliente a escala: Implementar ML en su plataforma para mejorar la experiencia del cliente (nivel 300 - inglés)

    Como ISV, la creación de experiencias específicas para el cliente le permite ampliar las fuentes de ingresos, reducir la rotación y aumentar la satisfacción del cliente. El Machine Learning puede impulsar esta experiencia personalizada, pero ¿cómo se crean modelos de ML específicos para el cliente a escala si tiene miles de clientes? Únase a nosotros para conocer cómo Genesys aprovechó Amazon SageMaker para desarrollar su oferta de Participación Predictiva que entrena e implementa miles de modelos personalizados de ML de forma completamente automática, mientras los ayuda a minimizar su costo.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponentes: 
    Julianne Chaloux, Ingeniera de Software Senior de Genesys
    Kosti Vasilakakis, Gerente sénior de Desarrollo Comercial de AWS

    Duración: 30 minutos


    Utilice AWS ML Services para analizar sus videos y crear nuevos conocimientos, automatizar el trabajo y aumentar el valor del contenido (nivel 200 - inglés)

    En esta sesión, profundice en los problemas más comunes que enfrentan las organizaciones que producen, procesan o archivan grandes cantidades de video y audio, y cómo pueden revisar, buscar y analizar mejor contenido a escala con los servicios de inteligencia artificial de voz y de imagen de AWS. AWS y su socio tecnológico Synchronized compartirán su experiencia ayudando a los clientes a mejorar la experiencia del espectador mediante la optimización de las tareas de medios operativas y de cumplimiento, a monetizar el contenido de manera más efectiva y optimizar los archivos de contenido. En particular, descubra cómo Synchronized aceleró la innovación en los principales canales de televisión utilizando Amazon Rekognition, Rekognition Custom Labels y Amazon Transcribe para analizar el contenido de video bajo demand (VoD) y automatizar la creación de avatares inteligentes.

    *Esta sesión será presentada en inglés con subtítulos en español.

    Ponentes:
    Paul Lasserre, AWS Global Solutions Lead AI/ML
    Guillaume Doret, Synchronized TV CEO

    Duración: 30 minutos

  • AWS DeepRacer
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    AWS DeepRacer

    Acerca del tema

    Compita para ganar premios y conozca a otros fanáticos del Machine Learning en línea. Los corredores tendrán la oportunidad de unirse a la sesión en línea de DeepRacer y mantener conversaciones individuales con nuestros expertos en Machine Learning. Este tema será presentado solamente en inglés.

    Póngase en marcha con el Machine Learning en AWS DeepRacer (nivel 200 - inglés)

    Desarrolladores, ¡preparen sus motores! Esta sesión ofrece a los desarrolladores de todos los niveles de habilidades una oportunidad para obtener experiencia práctica con AWS DeepRacer y escuchar anuncios y mejoras emocionantes para la próxima liga en el 2021. Aprenda sobre los aspectos fundamentales del Machine Learning y del aprendizaje mediante refuerzo (una técnica del Machine Learning ideal para la conducción autónoma). En esta sesión, puede crear un modelo de aprendizaje mediante refuerzo y enviarlo a la liga de AWS DeepRacer para competir por premios y reconocimiento.

    Ponente: Janos Schwellach, Desarrollador y Analista de Sistemas especialista de AWS
    Duración: 30 minutos


    Logre que su modelo de Machine Learning esté a toda máquina con las herramientas de análisis de AWS DeepRacer (nivel 300 - inglés)
    Ascienda y ubíquese en las primeras posiciones del podio de AWS DeepRacer. Una vez que haya creado su primer modelo de aprendizaje mediante refuerzo, amplíe sus habilidades de Machine Learning en esta sesión al explorar cómo el análisis humano del aprendizaje mediante refuerzo con registros mejora el rendimiento gracias a la identificación de tendencias y la optimización a fin de prepararse de mejor manera para las carreras. 

    Ponente: Donnie Prakoso, Desarrollador Promotor Senior de AWS
    Duración: 30 minutos

  • Laboratorios prácticos
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    Laboratorios prácticos

    Acerca del tema

    Aprenda a partir de una serie de laboratorios prácticos y chatee en línea con nuestros entrenadores para comprender cómo comenzar, obtener certificaciones y crear su propia ruta de aprendizaje. Este tema será presentado solamente en inglés.

    Cree, entrene y depure modelos de Machine Learning (nivel 200 - inglés)

    En este laboratorio, exponemos los diferentes aspectos del flujo de trabajo de Machine Learning (ML) para crear, entrenar e implementar un modelo con todas las capacidades de Amazon SageMaker. También abordamos la forma en que Amazon SageMaker elimina las tareas complejas de cada paso del flujo de trabajo de Machine Learning. Aprenda a crear, entrenar. depurar, monitorear e implementar modelos de Machine Learning.


    AWS DeepRacer (nivel 200 - inglés)

    Prepárese para competir mediante la creación de su propio modelo de aprendizaje mediante refuerzo (RL) de AWS DeepRacer. AWS DeepRacer es un sistema de aprendizaje integrado para los usuarios de todos los niveles que permite explorar el aprendizaje mediante refuerzo y experimentar al crear aplicaciones de conducción autónoma. En este laboratorio, obtendrá experiencia práctica al crear, entrenar y ajustar el modelo de aprendizaje mediante refuerzo.


    Aprendizaje mediante refuerzo (nivel 200 - inglés)

    Aprenda en este laboratorio a crear modelos de aprendizaje mediante refuerzo (RL) con Amazon SageMaker RL, que incluye algoritmos y bibliotecas de RL prediseñados que ayudan a lograr tiempos de respuesta más rápidos y a mejorar los resultados de los experimentos de RL.


    Predicción de pérdida de clientes (nivel 200 - inglés)

    Aprenda en este laboratorio cómo identificar clientes insatisfechos en una etapa temprana ofrece la oportunidad de incentivarlos a que permanezcan, lo que contribuye a disminuir las deserciones de clientes. En este laboratorio, explicamos cómo utilizar el Machine Learning (ML) pare predecir las deserciones de clientes. También abordamos la manera de incorporar los costes asociados a los errores de predicción para determinar el resultado financiero del uso del Machine Learning.


    Centro de contacto virtual (nivel 200 - inglés)

    En este laboratorio se explica cómo crear un centro de contacto con Amazon Connect y Amazon Lex. Aprenda cómo obtener coincidencias con la intención en función de los comandos y proporcione mayor flexibilidad a los clientes que interactúan con los centros de contacto.


    Recomendaciones en lote de películas (nivel 200 - inglés)

    En este laboratorio, mostramos cómo entrenar y crear recomendaciones en lote mediante Amazon Personalize. Aprenda cómo puede realizar tareas, como generar recomendaciones para una gran cantidad de usuarios que se utilizarán más adelante para flujos de trabajo orientados a lotes, como el envío de correos electrónicos o notificaciones.


    Aplicación web de análisis de opiniones (nivel 200 - inglés)

    En este laboratorio, demostramos cómo agregar características de servicio en la nube de inteligencia artificial (IA) y Machine Learning (ML) a una aplicación web con React y el marco de AWS Amplify.

  • Zona de creadores
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    Zona de creadores

    Acerca del tema

    Aprenda a partir de una serie de laboratorios prácticos y chatee en línea con nuestros entrenadores para comprender cómo comenzar, obtener certificaciones y crear su propia ruta de aprendizaje. Este tema será presentado solamente en inglés.

    Sistema de seguridad del personal basado en análisis de video e imágenes personalizado (nivel 300 - inglés)

    Aprenda a utilizar AWS DeepLens y Amazon Rekognition para crear una aplicación que ayude a identificar si una persona en una obra tiene todo el equipo de seguridad puesto; en este caso, un caco protector. En esta sesión, mostramos cómo puede crear e implementar un proyecto de detección de objetos en AWS DeepLens; modificar la función de Lambda de inferencia de detección de objetos de AWS DeepLens para detectar personas y cargar el fotograma en Amazon S3; crear una función de Lambda para identificar a quienes no tienen el casco de protección puesto y analizar los resultados con AWS IoT, Amazon CloudWatch y un panel web.

    Ponente: Imran Kashif, Arquitecto Principal de Soluciones de IA de AWS


    Centro de contacto multilingüe y omnichannel (nivel 300 - inglés)

    Este proyecto reconoce el problema crítico para el sector de los centros de contacto que son los obstáculos lingüísticos entre los agentes y los clientes que participan en una conversación por chat en directo. Realizaríamos una traducción en tiempo real de la conversación por chat entre el agente y el cliente para proporcionar una salida basada en el chat a ambos lados en función del lenguaje deseado (el equipo también realizará investigaciones para probar esta solución en conversaciones basadas en voz). El proyecto utiliza Amazon Connect para proporcionar una experiencia de centro de contacto sin problemas, así como Amazon Translate, Amazon Polly y Amazon Transcribe.

    Ponentes: Jackysh Bangera, Arquitecto de Soluciones de AWS
    Gaurav Sahi, Arquitecto Principal de Soluciones de AWS


    Detección automatizada de la corrosión mediante el Machine Learning (nivel 300 -  inglés)

    La inspección visual de los entornos industriales es una necesidad común en las industrias pesadas y, por lo tanto, expertos deben realizar inspecciones manuales con frecuencia en entornos adversos que representan un riesgo. Muchas de estas industrias lidian con superficies de metal grandes sujetas a la corrosión, lo que representa un riesgo serio y tiene un impacto financiero significativo. Esta demostración expone un enfoque de Machine Learning para la detección de la corrosión que ayuda a visualizar las áreas corroídas. Aprenda cómo se utiliza AWS Step Functions para crear modelos de Machine Learning de Amazon SageMaker e implementarlos para la inferencia dentro de una aplicación web creada con AWS Amplify y Amazon CloudFront.

    Ponentes: Aravind Kodandaramaiah, Arquitecto de Soluciones de Cuentas a nivel internacional y prototipado de AWS
    Mehdi Far, Arquitecto Senior de Soluciones de ML/IA de AWS


    Detección de basura bajo el agua (nivel 300 - inglés)

    Se estima que 8 millones de toneladas métricas de basura se depositan en los océanos cada año. Actualmente existen casi 500 zonas muertas en todo el mundo, con un área que supera los 245 000 kilómetros cuadrados, equivalente a la del Reino Unido, en donde la mayoría de la vida marina no puede sobrevivir. Limpiar esta basura es un trabajo masivo que primero exige saber exactamente dónde está ubicada la basura. Esta demostración muestra cómo utilizar el Machine Learning para detectar basura bajo el agua y mapear su ubicación. Utilizamos servicios como Amazon SageMaker, Amazon Elasticsearch Service y AWS IoT para ejecutar este modelo en el borde con un kit de desarrollador de NVIDIA Jetson AGX Xavier y TensorFlow.

    Ponentes: Kapil Pendse, Arquitecto de Soluciones de AWS
    Janos Schwellach, Arquitecto de Soluciones de AWS


    Sign and Speak (nivel 300 - inglés)

    Esta demostración ilustra cómo el programa Sign & Speak utiliza el Machine Learning (ML) para crear una herramienta que facilita la comunicación entre los usuarios del lenguaje de señas y los usuarios del lenguaje hablado. Al combinar los modelos de inteligencia artificial (IA) entrenados para transcribir habla e interpretar el lenguaje de señas con una cámara y un micrófono, la herramienta permite una conversación bidireccional en contextos en los que la comunicación era un desafío.

    Ponente: Eshaan Anand, Arquitecto Senior de Soluciones de socios de AWS

Niveles de sesión diseñados para usted

INTRODUCTORIO
Nivel 100

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.

INTERMEDIO
Nivel 200

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.

AVANZADO
Nivel 300

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.

EXPERTO
Nivel 400

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.

Keynote

Como veterano de Amazon con más de 15 años en la empresa, y doctorado en Machine Learning, Denis ha trabajado en proyectos interesantes como Search Inside the Book, aplicaciones móviles de Amazon y Kindle Direct Publishing. Desde 2013, ha ayudado a los clientes de AWS a adoptar la tecnología AI / ML como arquitecto de soluciones. Actualmente, Denis es un líder mundial en tecnología de IA / ML, responsable de la operación de los arquitectos de soluciones expertos de AWS ML a nivel mundial. Denis a menudo presenta charlas sobre AI y ML, puedes seguirlo en Twitter: @dbatalov

Denis V. Batalov, PhD

Denis V. Batalov, PhD
AWS Tech Leader para AI/ML

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Aprenda más acerca de Machine Learning en AWS    

10.000

clientes optaron por utilizar 
AWS para Machine Learning

Cuadrante Mágico de Gartner de servicios para desarrolladores de AI en la nube

250+

novedades

10x

más productividad utilizando
Amazon SageMaker

89%

de proyectos de deep learning
utilizan la nube AWS


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. ¿Hay sesiones en otros idiomas?
7. ¿Cómo se puede contactar 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 correo electrónico de confirmación con las instrucciones que necesitará para obtener acceso a la plataforma.

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 nuevo de los servicios de AWS o un experto, podrá aprender algo nuevo en AWS Innovate. AWS Innovate está diseñado para ayudarlo a desarrollar las habilidades adecuadas para el desarrollo de nuevas perspectivas, la habilitación de nuevas eficiencias y la toma de decisiones más precisas.

P: ¿Se puede obtener una confirmación de la inscripción en AWS Innovate?
R: Una vez finalizado el proceso de inscripción en línea, recibirá un correo electrónico de confirmación.

P: ¿Hay sesiones en otros idiomas?
R: Tendremos sesiones en español e inglés (con subtítulos en español).

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

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