AB-900: Fundamentos de la administración de Microsoft 365 Copilot
Curso introductorio sobre Microsoft 365 que muestra cómo Copilot y los agentes de IA mejoran la automatización, la colaboración y la administración del entorno.
AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
Obtén la base necesaria para iniciar o avanzar en tu carrera en esta tecnología en auge. Adquirirás conocimiento sobre las cargas de trabajo comunes de IA, aprendizaje automático y los servicios de Azure necesarios para ejecutarlas.
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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 está diseñado para crear conciencia sobre las cargas de trabajo comunes de IA y la capacidad de identificar los servicios de Azure para apoyarlos.
El presente curso está diseñado para cualquier persona interesada en aprender sobre los tipos de solución que la inteligencia artificial (IA) hace posible y los servicios en Microsoft Azure que puede usar para crearlos.
Objetivos
Una vez finalizado el curso el alumno habrá adquirido los siguientes conocimientos y habilidades:
- Describir las cargas de trabajo y las consideraciones de la inteligencia artificial.
- Describir los principios fundamentales del aprendizaje automático en Azure.
- Describir las características de las cargas de trabajo de Compute Vison en Azure.
- Describir las características de las cargas de trabajo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en Azure.
- Describir las características de las cargas de trabajo de IA conversacional en Azure.
Contenidos
- Introducción a la inteligencia artificial.
- Inteligencia artificial y agentes generativos.
- Texto y lenguaje natural.
- Discurso.
- Visión por ordenador.
- Extracción de información.
- Inteligencia artificial responsable.
- Ejercicio: Exploración de un agente de IA simple.
- Introducción.
- ¿Qué es una aplicación de inteligencia artificial?
- Componentes de una aplicación de IA.
- Microsoft Foundry for AI.
- Introducción a Foundry.
- Descripción de Azure.
- Ejercicio: Introducción a Microsoft Foundry.
- Introducción.
- Modelos de Machine Learning.
- Tipos de modelo de Machine Learning.
- Regresión.
- Clasificación binaria.
- Clasificación multiclase.
- Agrupación en clústeres.
- Aprendizaje profundo.
- Ejercicio: Exploración de escenarios de aprendizaje automático.
- Introducción.
- Definir el problema.
- Obtener y preparar datos.
- Entrenamiento del modelo.
- Uso de Azure Machine Learning Studio.
- Integración de un modelo.
- Ejercicio: Exploración de ML automatizado en Azure Machine Learning.
- Introducción.
- Modelos de lenguaje grandes (LLM).
- Mensajes.
- Agentes de IA.
- Ejercicio: Explora escenarios de agentes de IA generativa.
- Introducción.
- Descripción de las aplicaciones de IA generativas.
- Comprender el desarrollo de IA generativa en Foundry.
- Descripción del catálogo de modelos de Foundry.
- Descripción de las funcionalidades de Foundry.
- Descripción de la observabilidad.
- Ejercicio: Introducción a la inteligencia artificial generativa y a los agentes en Microsoft Foundry.
- Introducción.
- Tokenización.
- Análisis estadístico de texto.
- Modelos de lenguaje semántico.
- Ejercicio: Exploración del análisis de texto.
- Introducción.
- Descripción del procesamiento de lenguaje natural en Azure.
- Descripción de las funcionalidades de análisis de texto del lenguaje de Azure.
- Funcionalidades de inteligencia artificial conversacional de Azure Language.
- Funcionalidades de Azure Translator.
- Introducción a Microsoft Foundry.
- Ejercicio: Introducción al análisis de texto en Microsoft Foundry.
- Introducción.
- Soluciones con tecnología de voz.
- Reconocimiento de voz.
- Síntesis de voz.
- Ejercicio: Exploración de un escenario de voz de IA.
- Introducción.
- Descripción del reconocimiento y la síntesis de voz.
- Introducción a la voz en Azure.
- Uso de Voz de Azure.
- Ejercicio: Comenzar con la función de voz en Microsoft Foundry.
- Introducción.
- Tareas y técnicas de Computer Vision.
- Imágenes y procesamiento de imágenes.
- Redes neuronales convolucionales.
- Transformadores de visión y modelos multimodales.
- Generación de imágenes.
- Ejercicio: Exploración de un escenario de Computer Vision.
- Introducción.
- Descripción de las herramientas de Foundry para Computer Vision.
- Descripción de las funcionalidades de Análisis de imágenes de Azure Vision.
- Descripción de las funcionalidades del servicio Face de Azure Vision.
- Introducción al portal de Microsoft Foundry.
- Ejercicio: Introducción a Computer Vision en Microsoft Foundry.
- Introducción.
- Información general sobre la extracción de información.
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
- Extracción y mapeo de campos.
- Ejercicio: Exploración de la extracción de información de IA.
- Introducción.
- Servicios de Azure AI para la extracción de información.
- Extracción de información con Azure Vision.
- Extracción de información multimodal con Azure Content Understanding.
- Extracción de información de formularios con Azure Document Intelligence.
- Creación de una solución de minería de conocimiento con Azure AI Search.
- Ejercicio: Introducción a la extracción de información en Microsoft Foundry
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