Descripción
Características clave
En Factor Humano Formación ofrecemos una formación especializada en la integración de Inteligencia Artificial y Cloud Computing, orientada a profesionales que necesitan diseñar, desarrollar, desplegar y gestionar soluciones de IA sobre infraestructuras cloud modernas.
AI+ Cloud Practitioner™ proporciona una visión práctica de los principales servicios cloud, el desarrollo de modelos de Machine Learning, la infraestructura necesaria para ejecutar cargas de IA, el despliegue de modelos, el uso de APIs y la integración con aplicaciones existentes.
- Duración FHF: 40 horas (telepresencial + online).
- Formación orientada a la certificación oficial AI+ Cloud Practitioner™ de AI CERTs®.
- Clases en directo y tutorías teórico-prácticas.
- Ejercicios, laboratorios y resolución de casos prácticos.
- Aplicación práctica a servicios cloud, infraestructura, modelos de IA, APIs y despliegue.
- Trabajo con conceptos aplicables a AWS, Microsoft Azure y Google Cloud.
- Proyecto final aplicado mediante Capstone Project.
- Preparación con simulador de preguntas para la certificación.
- Acceso al contenido del curso a través del Campus FHF.
- Seguimiento personalizado y material digital.
- Posibilidad de becas y facilidades de pago según convocatoria.
- Garantía de devolución durante los primeros 7 días, conforme a las condiciones de matrícula.
- Acceso a la Bolsa de Trabajo y orientación profesional.
La combinación de Inteligencia Artificial y cloud permite desarrollar soluciones con mayor escalabilidad, flexibilidad y capacidad de integración. Las plataformas cloud actuales ofrecen servicios específicos para almacenar datos, entrenar modelos, desplegar inferencia y conectar capacidades de IA con aplicaciones empresariales.
Esta formación recorre todo este proceso, desde los fundamentos de IA y cloud computing hasta la construcción, evaluación, despliegue e integración de soluciones AI-powered en entornos cloud.
Contenidos
AI+ Cloud Practitioner™
Módulo 1. Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Cloud
- Introducción a la Inteligencia Artificial.
- Principales aplicaciones de la IA.
- Introducción al Cloud Computing.
- Beneficios del uso de infraestructuras cloud.
- Relación entre Inteligencia Artificial y Cloud Computing.
- Ventajas de integrar IA y cloud.
- Principales retos de las arquitecturas AI + Cloud.
Módulo 2. Introduction to Artificial Intelligence
- Conceptos y principios básicos de Inteligencia Artificial.
- Introducción al Machine Learning.
- Principales aplicaciones del Machine Learning.
- Visión general de algoritmos de IA.
- Introducción a Python para Inteligencia Artificial.
- Conceptos fundamentales para trabajar con modelos.
Módulo 3. Fundamentals of Cloud Computing
- Principios fundamentales del Cloud Computing.
- Modelos de servicio cloud.
- Infraestructura como servicio (IaaS).
- Plataforma como servicio (PaaS).
- Software como servicio (SaaS).
- Modelos de despliegue cloud.
- Cloud público, privado e híbrido.
- Principales proveedores cloud.
- Amazon Web Services (AWS).
- Microsoft Azure.
- Google Cloud Platform.
Módulo 4. AI Services in the Cloud
- Servicios de Inteligencia Artificial disponibles en plataformas cloud.
- Integración de servicios de IA dentro de soluciones cloud.
- Uso de modelos preentrenados.
- Machine Learning as a Service.
- Herramientas cloud-based para Inteligencia Artificial.
- Integración de capacidades inteligentes mediante servicios administrados.
Módulo 5. AI Model Development in the Cloud
- Construcción de modelos de Machine Learning en cloud.
- Entrenamiento de modelos.
- Preparación de entornos de desarrollo.
- Optimización de modelos.
- Evaluación del rendimiento.
- Validación de resultados.
- Desarrollo colaborativo de soluciones de IA.
- Uso de entornos cloud para experimentación y entrenamiento.
Módulo 6. Cloud Infrastructure for AI
- Infraestructura necesaria para ejecutar soluciones de Inteligencia Artificial.
- Configuración de recursos cloud.
- Capacidad de cómputo para cargas de IA.
- Escalabilidad de infraestructura.
- Consideraciones de rendimiento.
- Optimización del uso de recursos.
- Gestión de costes.
- Almacenamiento de datos en cloud.
- Gestión de datasets y recursos.
Módulo 7. Deployment and Integration
- Estrategias de despliegue de modelos de Inteligencia Artificial.
- Publicación de modelos en entornos cloud.
- Integración con aplicaciones existentes.
- Conexión entre modelos y servicios empresariales.
- Uso de APIs para integrar soluciones de IA.
- Consideraciones relacionadas con rendimiento y disponibilidad.
- Operación de modelos desplegados.
Módulo 8. Future Trends in AI + Cloud Integration
- Introducción a las principales tendencias de AI + Cloud.
- Evolución de las plataformas cloud para Inteligencia Artificial.
- Nuevos servicios gestionados de IA.
- Tendencias de Machine Learning e IA generativa en cloud.
- Arquitecturas cada vez más distribuidas y escalables.
- Evolución de la integración entre modelos y servicios cloud.
Módulo 9. Capstone Project
El programa finaliza con un proyecto práctico donde el alumno aplica los conocimientos adquiridos para diseñar o implementar una solución de Inteligencia Artificial sobre infraestructura cloud.
- Identificación de un problema real.
- Diseño de una solución AI + Cloud.
- Selección de servicios y arquitectura.
- Preparación y almacenamiento de datos.
- Construcción o utilización de un modelo de IA.
- Despliegue del modelo.
- Integración mediante servicios cloud o APIs.
- Evaluación de escalabilidad y rendimiento.
Módulo opcional. AI Agents for Cloud Computing
- Introducción a los agentes de Inteligencia Artificial.
- Funcionamiento de agentes de IA.
- Casos de uso en entornos cloud.
- Integración de agentes con servicios cloud.
- Casos de estudio.
- Prácticas con agentes de Inteligencia Artificial.
Herramientas y competencias
Durante la formación se trabajan diferentes tecnologías y conceptos utilizados para desarrollar, interpretar, almacenar y desplegar soluciones de Inteligencia Artificial en entornos cloud.
- TensorFlow: desarrollo y entrenamiento de modelos de Machine Learning y Deep Learning.
- SHAP: interpretación y explicabilidad de modelos de Inteligencia Artificial.
- Amazon S3: almacenamiento y gestión de datos en cloud.
- AWS SageMaker: construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de Machine Learning.
- Conceptos aplicables a AWS, Microsoft Azure y Google Cloud.
- Servicios cloud de Inteligencia Artificial.
- Modelos preentrenados.
- Infraestructura cloud para cargas de IA.
- Escalabilidad y rendimiento.
- Gestión y optimización de recursos.
- Almacenamiento y gestión de datos.
- Despliegue de modelos.
- Integración con aplicaciones cloud.
- Uso de APIs para soluciones de Inteligencia Artificial.
Seguridad y operación responsable
El despliegue de soluciones de Inteligencia Artificial en cloud requiere considerar aspectos relacionados con seguridad, disponibilidad, trazabilidad, rendimiento y gestión responsable de recursos.
- Gestión segura de datos y recursos cloud.
- Control y configuración de servicios.
- Escalabilidad y disponibilidad.
- Optimización de rendimiento.
- Gestión de costes.
- Trazabilidad de modelos y servicios.
- Explicabilidad mediante herramientas como SHAP.
- Integración responsable de sistemas de IA en aplicaciones existentes.
El programa no se presenta como una certificación específica de cumplimiento del EU AI Act, aunque aborda conceptos relevantes para una operación segura y responsable de soluciones de Inteligencia Artificial en cloud.
Perfil de acceso y salidas profesionales
Conocimientos recomendados
Para aprovechar correctamente la formación se recomienda disponer de una base inicial relacionada con informática, Inteligencia Artificial y Cloud Computing.
- Comprensión básica de conceptos de Inteligencia Artificial.
- Conocimientos básicos de Cloud Computing.
- Fundamentos de informática.
- Familiaridad con plataformas como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud.
- Nociones básicas de programación.
- Conceptos fundamentales de estructuras de datos y algoritmos.
- Nociones básicas de matemáticas aplicadas al Machine Learning.
¿A quién se dirige?
La formación está dirigida a profesionales tecnológicos que quieran incorporar Inteligencia Artificial dentro de infraestructuras cloud y participar en el desarrollo, despliegue, operación o integración de soluciones AI-powered.
- Desarrolladores.
- Profesionales IT.
- Cloud Architects.
- Cloud Engineers.
- Responsables de infraestructura.
- Administradores de sistemas cloud.
- Consultores tecnológicos.
- Profesionales de transformación digital.
- Perfiles interesados en Machine Learning y Cloud Computing.
Salidas profesionales
- Cloud AI Integration Specialist.
- Cloud Architect con enfoque en Inteligencia Artificial.
- Cloud Engineer especializado en IA.
- Cloud Solutions Developer.
- Cloud Services Developer.
- Cloud Integration Specialist.
- IT Infrastructure Manager orientado a IA y cloud.
- Desarrollador de soluciones de IA sobre AWS, Azure o Google Cloud.
- Consultor de transformación digital, cloud e Inteligencia Artificial.
- Responsable de despliegue y operación de soluciones AI-powered cloud.
Certificación incluida
La formación incluye la preparación para la certificación oficial AI+ Cloud Practitioner™ de AI CERTs®.
Tras superar el examen conforme a las condiciones oficiales de AI CERTs®, el alumno podrá obtener el badge digital correspondiente.
- Certificación: AI+ Cloud Practitioner™.
- Duración oficial: 40 horas self-paced o 5 días en modalidad instructor-led.
- Formato: 50 preguntas de opción múltiple / múltiple respuesta.
- Duración del examen: 90 minutos.
- Puntuación mínima: 70% (35 respuestas correctas de 50).
- Modalidad: examen online supervisado mediante la plataforma de AI CERTs®.
- Incluye: curso, examen oficial y digital badge según las condiciones de la convocatoria.
Además, quienes completen satisfactoriamente la formación conforme a los criterios académicos establecidos podrán obtener el certificado expedido por Factor Humano Formación – Escuela Internacional de Postgrado.
Blueprint del examen
- Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Cloud: 5%.
- Introduction to Artificial Intelligence: 7%.
- Fundamentals of Cloud Computing: 8%.
- AI Services in the Cloud: 10%.
- AI Model Development in the Cloud: 15%.
- Cloud Infrastructure for AI: 15%.
- Deployment and Integration: 15%.
- Future Trends in AI + Cloud Integration: 20%.
- Capstone: 5%.
CONVOCATORIA ABIERTA
CONVOCATORIA
ABIERTA
PRÓXIMAMENTE 2026 — AI+ Cloud Practitioner™ — Online / Virtual.
40 h | 999 € | Online | Español | Certificación incluida
Preguntas frecuentes
¿Qué es AI+ Cloud Practitioner™?
AI+ Cloud Practitioner™ es una certificación de AI CERTs® orientada a profesionales que quieren integrar Inteligencia Artificial con Cloud Computing.
El programa trabaja servicios cloud de IA, desarrollo de modelos, infraestructura, almacenamiento, escalabilidad, despliegue, APIs e integración de soluciones en plataformas cloud.
¿A quién va dirigido este curso?
Está dirigido a desarrolladores, profesionales IT, Cloud Architects, Cloud Engineers, responsables de infraestructura, consultores cloud y profesionales que quieran utilizar Inteligencia Artificial en plataformas como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud.
¿Necesito experiencia previa en cloud?
Se recomienda tener familiaridad básica con Cloud Computing y con plataformas como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud.
También es conveniente disponer de conocimientos fundamentales de informática e Inteligencia Artificial.
¿Necesito saber programar?
No se requiere un nivel avanzado de programación, aunque el curso incluye una introducción a Python aplicada a Inteligencia Artificial.
Resulta útil contar con conocimientos básicos de programación, estructuras de datos y algoritmos.
¿Qué diferencia este curso de una certificación cloud tradicional?
Una certificación cloud tradicional suele centrarse en infraestructura, servicios y operación de plataformas.
AI+ Cloud Practitioner™ incorpora además Inteligencia Artificial, Machine Learning, modelos preentrenados, servicios gestionados de IA, entrenamiento y despliegue de modelos, APIs e integración de soluciones AI-powered.
¿Qué aprenderé sobre AWS, Azure y Google Cloud?
El curso revisa los principales proveedores cloud y trabaja conceptos aplicables a AWS, Microsoft Azure y Google Cloud.
El objetivo es comprender cómo utilizar infraestructura, almacenamiento, servicios de IA y capacidades de despliegue para construir soluciones de Inteligencia Artificial en cloud.
¿Qué herramientas se trabajan durante el curso?
AI CERTs® destaca herramientas como TensorFlow, SHAP, Amazon S3 y AWS SageMaker, además de conceptos aplicables a diferentes plataformas cloud.
¿Qué es AWS SageMaker?
AWS SageMaker es una plataforma orientada al desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de Machine Learning. Dentro de la formación se utiliza como referencia para comprender el ciclo de vida de soluciones de IA desplegadas en cloud.
¿Para qué se utiliza SHAP?
SHAP se utiliza para ayudar a interpretar el comportamiento de modelos de Machine Learning y analizar cómo diferentes variables contribuyen a una determinada predicción.
Esto permite introducir conceptos de explicabilidad y análisis del funcionamiento de los modelos.
¿Se aprende a desplegar modelos de Inteligencia Artificial?
Sí. Uno de los bloques principales está dedicado al despliegue e integración de modelos, incluyendo estrategias de publicación, integración con aplicaciones cloud y utilización de APIs.
¿Se trabaja con APIs?
Sí. El programa incluye el uso de APIs como mecanismo para integrar modelos y servicios de Inteligencia Artificial con aplicaciones y sistemas existentes.
¿Se trabajan agentes de Inteligencia Artificial?
Sí. El programa contempla un módulo opcional denominado AI Agents for Cloud Computing, que introduce el funcionamiento de agentes, casos de uso y prácticas aplicadas a entornos cloud.
¿El curso incluye prácticas reales?
Sí. El programa combina contenidos teóricos con ejercicios y actividades prácticas, además de un Capstone Project final donde se aplican conjuntamente conceptos de Inteligencia Artificial y Cloud Computing.
¿Qué es el Capstone Project?
Es un proyecto final en el que el alumno debe aplicar los conocimientos adquiridos para diseñar o implementar una solución de Inteligencia Artificial en un entorno cloud.
El proyecto puede integrar datos, servicios cloud, modelos, infraestructura, APIs, despliegue y criterios de escalabilidad.
¿Incluye contenido específico del EU AI Act?
No consta como una certificación con cobertura específica del EU AI Act.
No obstante, la formación trabaja aspectos relacionados con seguridad, operación responsable, trazabilidad, explicabilidad, escalabilidad y gestión de soluciones de Inteligencia Artificial en cloud.
¿Cómo es el examen de certificación?
El examen oficial consta de 50 preguntas de opción múltiple o múltiple respuesta, tiene una duración de 90 minutos y requiere una puntuación mínima del 70%, equivalente a 35 respuestas correctas sobre 50.
La modalidad es online supervisada.
¿La certificación está incluida?
Sí. La convocatoria de Factor Humano Formación contempla la preparación para la certificación oficial AI+ Cloud Practitioner™, junto con el examen y el badge digital conforme a las condiciones aplicables.
¿Qué salidas profesionales puede aportar?
Los conocimientos adquiridos son aplicables a perfiles como Cloud AI Integration Specialist, Cloud Architect, Cloud Engineer, Cloud Solutions Developer, Cloud Integration Specialist, IT Infrastructure Manager y consultor cloud especializado en Inteligencia Artificial.
¿El curso puede bonificarse mediante Fundae?
La formación puede gestionarse como formación bonificada cuando la empresa, el participante y la acción formativa cumplan los requisitos aplicables en cada convocatoria.
¿Se entrega certificado al finalizar?
Tras superar el examen oficial conforme a las condiciones establecidas por AI CERTs®, el alumno podrá obtener la certificación AI+ Cloud Practitioner™ y su correspondiente badge digital.
Adicionalmente, quienes completen satisfactoriamente la formación podrán obtener el certificado expedido por Factor Humano Formación – Escuela Internacional de Postgrado.
Solicita información
Solicita información sobre convocatorias, bonificación, matrículas y preparación oficial AI CERTs® con Factor Humano Formación.
