Idioma

Introduction to AI in Azure.

AI-900T00C
 
Fecha de publicación KeD: 1 Agosto 2025
Duración: 1 Día.
Examen: AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals.
 
 
 

Este curso presenta conceptos fundamentales relacionados con la inteligencia artificial (IA) y los servicios de 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 admitirlas. Los ejercicios prácticos del curso se basan en los módulos de Learn, y se anima a los estudiantes a utilizar el contenido de Learn como materiales de referencia para reforzar lo que aprenden en la clase y explorar temas con más profundidad.

 

Perfil del público.

El curso Introducción a la IA en Azure está diseñado para cualquier persona interesada en aprender sobre los tipos de soluciones que la inteligencia artificial (IA) hace posible y los servicios en Microsoft Azure que puede usar para crearlos. No es necesario tener ninguna experiencia en el uso de Microsoft Azure antes de tomar este curso, pero se asume un nivel básico de familiaridad con la tecnología informática e Internet. Algunos de los conceptos cubiertos en el curso requieren una comprensión básica de las matemáticas, como la capacidad de interpretar gráficos. El curso incluye actividades prácticas que implican trabajar con datos y ejecutar código, por lo que será útil un conocimiento de los principios fundamentales de programación.

 

Temario.

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.

¿Qué es el aprendizaje automático?
Tipos de aprendizaje automático.
Regresión.
Clasificación binaria.
Clasificación multiclase.
Agrupamiento.
Aprendizaje profundo.
Transformadores.


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 los conceptos de IA generativa.

En este módulo, explorará la forma en que los modelos de lenguaje permiten que las aplicaciones y los servicios de IA generen contenido original basado en la entrada de lenguaje natural.

¿Qué es la IA generativa?
¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje?
Comprender cómo los transformadores avanzan en los modelos de lenguaje.
Comprender las diferencias en los modelos de lenguaje.
Mejore los resultados rápidos.
Crear soluciones de IA generativa responsables.


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.


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 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 9: Introducción a los conceptos de visión por computadora.

Introducción a los conceptos de visión por computadora.

Visión general.
Comprender el procesamiento de imágenes.
Aprendizaje automático para visión por computadora.
Comprender los modelos de visión modernos.


Módulo 10: 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 11: 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.


Módulo 12: 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.

 
Garantia Ofrecemos la garantía 100% de satisfacción
Si no te gusta el resultado de tu curso, puedes volver a tomarlo en cualquier otra fecha calendario.
 
Regresa a la página anterior
 
Cursos relacionados
 
 
Cursos Nuevo
 
   
 
Cursos bajo Requerimiento Especial
Es aquel que se puede impartir siempre y cuando cumpla con un mínimo de participantes para su confirmación de fechas depende de la disponibilidad de KeD. Contacte a su Representante de Ventas
 
     
Fundamentals
AI-900T00 Microsoft Azure AI Fundamentals
Associate
AI-102T00 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
Speciality
AI-050T00 Develop Generative AI Solutions with Azure OpenAI Service
Copilot
AI-3018 Copilot Foundations
     
  Horarios Online  
  Horario Matutino:
Lunes a Viernes de 8:00 a 15:00 hrs.
 
     
  Horario Vespertino:
Lunes a Viernes de 15:00 a 21:00 hrs.
 
     
  Horario de Fin de Semana:
Sábado 8:00 a 15:00
 
 
 
Logo KeD