Curso Oficial AI-900T00-AC
Microsoft Azure AI Fundamentals
Acerca de este curso
Este curso presenta conceptos fundamentales relacionados con la inteligencia artificial (IA) y los servicios en Microsoft Azure que se pueden usar para crear soluciones de IA. El curso no está diseñado para enseñar a los estudiantes a convertirse en científicos de datos profesionales o desarrolladores de software, sino para crear conciencia sobre las cargas de trabajo comunes de IA y la capacidad de identificar los servicios de Azure para apoyarlos. El curso está diseñado como una experiencia de aprendizaje combinado que mezcla cursos dirigidos por un instructor con materiales en línea en la plataforma Microsoft Learn (https://azure.com/learn). Los ejercicios prácticos del curso se basan en módulos de Aprendizaje, y se alienta a los estudiantes a usar el contenido de Aprender como materiales de referencia para reforzar lo que aprenden en la clase y explorar los temas con mayor profundidad.
Esquema del Curso
Módulo 1: Conceptos básicos de IA
Con la inteligencia artificial se pueden crear soluciones que hace poco parecían de ciencia ficción; posibilitar increíbles avances en la atención sanitaria, la administración financiera, la protección del medioambiente y otras áreas para lograr un mejor mundo para todos.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo, obtendrá información sobre los tipos de soluciones posibles mediante la inteligencia artificial y las consideraciones para procedimientos de inteligencia artificial responsable.
Módulo 2: Aspectos básicos del aprendizaje automático
El aprendizaje automático es la base de la mayoría de las soluciones de inteligencia artificial modernas. Familiarizarse con los conceptos esenciales en los que se basa el aprendizaje automático es una base importante para comprender la IA.Objetivos de aprendizaje
Tras finalizar este módulo, podrá:
- Descripción de los conceptos básicos del aprendizaje automático
- Identificación de los diferentes tipos de aprendizaje automático
- Descripción de las consideraciones para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático
- Descripción de los conceptos básicos del aprendizaje profundo
- Uso del aprendizaje automático automatizado en Azure Machine Learning Service
Módulo 3: Aspectos básicos de los servicios de Azure AI
En este módulo, aprenderá los aspectos básicos de cómo se pueden usar Servicios de Azure AI para compilar aplicaciones.
Objetivos de aprendizaje
- Comprender las aplicaciones que se pueden usar para compilar los servicios de Azure AI
- Comprender cómo acceder a los servicios de Azure AI en Azure Portal
- Comprender cómo usar las claves y el punto de conexión de los servicios de Azure AI para la autenticación
- Crear y usar un recurso de servicios de Azure AI en una configuración de Content Safety Studio
Módulo 4: Aspectos básicos de Computer Vision
El servicio Visión de Azure AI permite a los ingenieros de software crear soluciones inteligentes que extraigan información de imágenes; tarea común en muchos escenarios de inteligencia artificial (AI).
Objetivos de aprendizaje
- Más información del servicio Visión de Azure AI para analizar imágenes.
Módulo 5: Aspectos básicos del reconocimiento facial
La detección de caras, el análisis y el reconocimiento son funcionalidades importantes para las soluciones de inteligencia artificial (IA). El servicio Face de Azure AI en Azure facilita la integración de estas funcionalidades en las aplicaciones.
Objetivos de aprendizaje
Aprenda a usar el servicio Azure AI Face para detectar y analizar caras en imágenes.
Módulo 6: Aspectos básicos del reconocimiento óptico de caracteres
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) hace que los sistemas de inteligencia artificial (IA) puedan leer texto en imágenes, lo que permite a las aplicaciones extraer información de fotografías, documentos digitalizados y otros orígenes de texto digitalizado.
Objetivos de aprendizaje
Obtenga información sobre cómo leer texto en imágenes con Visión de Azure AI.
Módulo 7: Aspectos básicos del análisis de texto con el servicio de lenguaje
Explore las características de procesamiento del lenguaje natural (NLP) de Lenguaje de Azure AI, que incluyen el análisis de sentimiento, la extracción de frases clave, el reconocimiento de entidades con nombre y la detección de idioma.
Objetivos de aprendizaje
Aprenda a usar el servicio Lenguaje de Azure AI para el análisis de texto
Módulo 8: Aspectos básicos de la respuesta a preguntas con el servicio de lenguaje
Cree una base de conocimientos de respuesta a preguntas personalizada con Lenguaje de Azure AI y cree un bot con el Servicio de Bot de Azure AI que responda a las preguntas de los usuarios.
Objetivos de aprendizaje
Después de completar este módulo, podrá comprender cómo usar Lenguaje de Azure AI y el Servicio de Bot de Azure AI para crear un bot.
Módulo 9: Aspectos básicos del reconocimiento del lenguaje conversacional
Objetivos de aprendizaje
Objetivos de este módulo:
- Aprenderá qué es el reconocimiento del lenguaje conversacional.
- Conocer las características clave, como las intenciones y las expresiones.
- Compilará y publicará un modelo de Machine Learning de lenguaje natural.
Módulo 10: Aspectos básicos de Voz de Azure AI
Aprenda a reconocer y sintetizar mensajes de voz mediante Voz de Azure AI.
Objetivos de aprendizaje
Objetivos de este módulo:
- Obtener información sobre el reconocimiento y la síntesis de voz
- Aprenda a usar Voz de Azure AI
Módulo 11: Aspectos básicos de Documento de inteligencia de Azure AI
El procesamiento de documentos es una tarea común en muchos escenarios de negocios. Las organizaciones pueden usar Documento de inteligencia de Azure AI para automatizar la extracción de datos entre tipos de documentos, como recibos, facturas, etc.
Objetivos de aprendizaje
Aprenda a usar las funcionalidades de procesamiento de recibos creados previamente de Documento de inteligencia de Azure AI.
Módulo 12: Aspectos básicos de Minería de conocimiento y Búsqueda de Azure AI
Use Búsqueda de Azure AI para que se puedan realizar búsquedas de datos.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo, aprenderá a:
- Explorar Búsqueda de Azure AI
- Creación de un índice de Búsqueda de Azure AI
- Importar datos en el índice
- Consultar el índice de Búsqueda de Azure AI
Módulo 13: Aspectos básicos de la IA generativa
En este módulo, explorará la manera en que los modelos de lenguaje grande (LLM) permiten a las aplicaciones y servicios de inteligencia artificial generar contenido original basado en la entrada de lenguaje natural. También aprenderá cómo la IA generativa permite la creación de copilotos con tecnología de IA que pueden ayudar a los humanos en las tareas creativas.
Objetivos de aprendizaje
Al término de este módulo, sabrá hacer lo siguiente:
- Describir el lugar de la inteligencia artificial generativa en el desarrollo de la inteligencia artificial.
- Describir los modelos de lenguaje grande y su papel en las aplicaciones inteligentes.
- Describir cómo Azure OpenAI admite la creación de aplicaciones inteligentes.
- Describir ejemplos de copilotos y buenos mensajes.
Módulo 14: Aspectos básicos de Azure OpenAI Service
Obtenga información sobre la conexión entre inteligencia artificial (IA), inteligencia artificial responsable y texto, código y generación de imágenes. Comprenda cómo puede usar Azure OpenAI para crear soluciones con modelos de inteligencia artificial en Azure.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo, aprenderá a:
- Descripción de las cargas de trabajo de Azure OpenAI y acceso a Azure OpenAI Service
- Descripción de los modelos de inteligencia artificial generativa
- Descripción de las funcionalidades de lenguaje, código e imagen de Azure OpenAI
- Descripción de las prácticas de inteligencia artificial responsable y las directivas de acceso limitado de Azure OpenAI
Módulo 15: Aspectos básicos de la inteligencia artificial generativa responsable
La inteligencia artificial generativa permite soluciones creativas increíbles, pero de debe implementarse de manera responsable para minimizar el riesgo de generar contenido perjudicial.
Objetivos de aprendizaje
Al término de este módulo, sabrá hacer lo siguiente:
- Describir un proceso general para el desarrollo de una solución de inteligencia artificial generativa responsable
- Identificar y clasificar por orden de prioridad los daños posibles pertinentes a una solución de inteligencia artificial generativa
- Medir la presencia de daños en una solución de inteligencia artificial generativa
- Mitigar los daños en una solución de inteligencia artificial generativa
- Preparar la implementación y operación de una solución de inteligencia artificial generativa de manera responsable
¡Gustosos le enviaremos mayor información!
Beneficios de Nuestros Entrenamientos
Recuerda:
- Acceso al material oficial
- Acceso a Laboratorios Virtuales
- Modalidad Virtual en Tiempo Real- Microsoft Teams
- Certificado Oficial Microsoft con validez Internacional (requiere mínimo 80% de asistencia)
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