Módulo 1: Introducción a los conceptos de IA.
¿Tienes curiosidad por la inteligencia artificial? ¿Quieres entender de qué se trata todo este alboroto? Este módulo le presenta el mundo de la IA.
• Introducción a la IA.
• IA generativa.
• Visión por computadora.
• Discurso.
• Procesamiento del lenguaje natural.
• Extraer datos e información.
• IA responsable.
Módulo 2: Introducción a los conceptos de aprendizaje automático.
El aprendizaje automático es la base de la mayoría de las soluciones modernas de inteligencia artificial. La familiaridad con los conceptos básicos en los que se basa el aprendizaje automático es una base importante para comprender la IA.
• Modelos de aprendizaje automático.
• Tipos de modelo de aprendizaje automático.
• Regresión.
• Clasificación binaria y multiclase.
• Agrupamiento.
• Aprendizaje profundo.
• Ejercicio: Exploración de escenarios de aprendizaje automático.
Módulo 3: Introducción al aprendizaje automático en Azure.
Obtenga información sobre cómo diseñar una solución de entrenamiento de modelos para proyectos de aprendizaje automático.
• Definir el problema.
• Obtención y preparación de datos.
• Entrenamiento del modelo.
• Uso de Azure Machine Learning Studio.
• Integrar un modelo.
• Ejercicio: Exploración del aprendizaje automático automatizado en Azure Machine Learning.
Módulo 4: Introducción a la IA generativa y los agentes.
La IA generativa impulsa aplicaciones que pueden crear contenido, responder preguntas y ayudar con las tareas. En este módulo, explorará los fundamentos de la IA generativa, incluidos los modelos de lenguaje grandes (LLM), las solicitudes y los agentes de IA.
• Modelos de lenguaje grandes (LLM).
• Indicaciones.
• Agentes de IA.
• Ejercicio: exploración de escenarios de agentes de IA generativa.
Módulo 5: Introducción a la IA generativa en Azure.
Obtenga información sobre cómo crear aplicaciones de inteligencia artificial generativa en el portal de Azure AI Foundry. Comprenda cómo usar el amplio mercado de modelos, los playgrounds y las características en evolución del portal de Azure AI Foundry.
• Comprender las aplicaciones de IA generativa.
• Comprender las herramientas para desarrollar IA generativa.
• Descripción del catálogo de modelos de Azure AI Foundry.
• Descripción de las funcionalidades de Azure AI Foundry.
• Comprender la observabilidad.
• Ejercicio: Exploración de la IA generativa en el portal de Azure AI Foundry.
Módulo 6: Introducción a los conceptos de procesamiento del lenguaje natural.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) admite aplicaciones que pueden ver, oír, hablar y comprender a los usuarios. En este módulo aprenderá sobre los conceptos que hacen posible la PNL.
• Comprender cómo se procesa el lenguaje.
• Comprender las técnicas estadísticas para NLP.
• Comprender los modelos de lenguaje semántico.
• Ejercicio: Exploración de un escenario de procesamiento de lenguaje natural.
Módulo 7: Introducción al procesamiento del lenguaje natural en Azure.
Explore las características de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de Azure AI Language, que incluyen análisis de opiniones, extracción de frases clave, reconocimiento de entidades con nombre y detección de idioma.
• Descripción del procesamiento del lenguaje natural en Azure.
• Descripción de las funcionalidades de análisis de texto de Azure AI Language.
• Funcionalidades de IA conversacional de Azure AI Language.
• Funcionalidades de Azure AI Translator.
• Introducción a Azure AI Foundry.
• Ejercicio: Análisis de texto en el portal de Azure AI Foundry.
Módulo 8: Introducción a los conceptos de voz de IA.
Imagina aplicaciones y agentes de IA con los que puedas hablar. Explore los conceptos detrás del habla de IA, incluido el reconocimiento y la síntesis de voz.
• Soluciones habilitadas por voz.
• Reconocimiento de voz.
• Síntesis de voz.
• Ejercicio: Explorar un escenario de voz de IA.
Módulo 9: Introducción a la voz en Azure.
Aprenda a reconocer y sintetizar voz mediante Azure AI Speech.
• Comprender el reconocimiento y la síntesis de voz.
• Introducción a la voz en Azure.
• Uso de Voz de Azure AI.
• Ejercicio: Exploración de la voz en el portal de Azure AI Foundry.
Módulo 10: Introducción a los conceptos de visión por computadora.
Introducción a los conceptos de visión por computadora.
• Tareas y técnicas de visión por computadora.
• Imágenes y procesamiento de imágenes.
• Redes neuronales convolucionales.
• Transformadores de visión y modelos multimodales.
• Generación de imágenes.
• Ejercicio: Explorar un escenario de visión artificial.
Módulo 11: Introducción a la visión artificial en Azure.
El servicio Azure AI Vision permite a los ingenieros de software crear soluciones inteligentes que extraen información de imágenes; una tarea común en muchos escenarios de inteligencia artificial (IA).
• Descripción de los servicios de Azure AI para la visión artificial.
• Descripción de las funcionalidades de análisis de imágenes de Azure AI Vision.
• Descripción de las funcionalidades del servicio Face de Azure AI Vision.
• Introducción al portal de Azure AI Foundry.
• Ejercicio: Análisis de imágenes en el portal de Azure AI Foundry.
Módulo 12: Introducción a los conceptos de extracción de información impulsados por IA.
Introducción a la extracción de información impulsada por IA.
• Visión general.
• Comprender la extracción de datos de imágenes.
• Comprender la extracción de datos de formularios.
• Comprender la extracción de datos multimodales.
• Comprender la extracción de datos para la minería del conocimiento.
• Ejercicio: Exploración de un escenario de extracción de información de IA.
Módulo 13: Introducción a la extracción de información con tecnología de IA en Azure.
La IA le brinda el poder de desbloquear información a partir de sus datos. En este módulo, aprenderá a usar los servicios de Azure AI para extraer información del contenido.
• Servicios de Azure AI para la extracción de información.
• Extracción de información con Azure AI Vision.
• Extracción de información multimodal con Azure AI Content Understanding.
• Extracción de información de formularios con Azure AI Document Intelligence.
• Creación de una solución de minería de conocimiento con Azure AI Search.
• Ejercicio: Extraer información.
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