Ruta de aprendizaje: Aspectos básicos de Microsoft Azure AI: Introducción a AI.
La inteligencia artificial (IA) permite la creación de nuevas experiencias y soluciones increíbles, y Microsoft Azure proporciona servicios fáciles de usar que le ayudarán a empezar.
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.
• Introducción a la inteligencia artificial.
• Descripción del aprendizaje automático.
• Descripción de la visión informática.
• Descripción del procesamiento de lenguaje natural.
• Descripción de la minería de conocimiento e inteligencia de documentos.
• Descripción de la inteligencia artificial generativa.
• Desafíos y riesgos con la inteligencia artificial.
• Descripción de la 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.
• ¿Qué es el aprendizaje automático?
• Tipos de aprendizaje automático.
• Regresión.
• Clasificación binaria.
• Clasificación multiclase.
• Agrupación en clústeres.
• Aprendizaje profundo.
• Azure Machine Learning.
• Ejercicio: Exploración de ML automatizado en Azure Machine Learning.
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.
• Servicios de inteligencia artificial en la plataforma Azure.
• Crear recursos de servicio de Azure AI.
• Uso de servicios de Azure AI.
• Comprender la autenticación de los servicios de Azure AI.
• Ejercicio: Explorar Servicios de Azure AI.
Ruta de aprendizaje: Aspectos básicos de Microsoft Azure AI: Computer Vision.
La visión informática es un área de la inteligencia artificial (IA) en la que los sistemas de software se diseñan para percibir el mundo visualmente, mediante cámaras, imágenes y vídeo. Hay varios tipos específicos de problemas de visión informática que los ingenieros de inteligencia artificial y los científicos de datos pueden resolver mediante una combinación de modelos de aprendizaje automático personalizados y soluciones de plataforma como servicio (PaaS), incluidos muchos servicios de IA en Microsoft Azure.
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).
• Imágenes y procesamiento de imágenes.
• Aprendizaje automático para Computer Vision.
• Visión de Azure AI.
• Ejercicio: Análisis de imágenes en Vision Studio.
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.
• Descripción del análisis de caras.
• Introducción al análisis de Face en Azure.
• Ejercicio: Detección de caras en Vision Studio.
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.
• Comenzar con Visión de Azure AI.
• Introducción a Vision Studio en Azure.
• Ejercicio: Lectura de texto en Vision Studio.
Ruta de aprendizaje: Aspectos básicos de Microsoft Azure AI: Procesamiento de lenguaje natural.
El procesamiento de lenguaje natural es compatible con aplicaciones que pueden ver y oír a los usuarios, así como hablar con ellos y entenderlos. Con el los servicios de análisis de texto, traducción y comprensión de idiomas, Microsoft Azure facilita la creación de aplicaciones compatibles con el lenguaje natural.
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.
• Descripción de Text Analytics.
• Introducción al análisis de texto.
• Ejercicio: Análisis de texto con Language Studio.
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.
• Descripción de la respuesta a preguntas.
• Introducción al servicio Language y Azure Bot Service.
• Ejercicio: Uso de la respuesta a preguntas con Language Studio.
Módulo 9: Aspectos básicos del reconocimiento del lenguaje conversacional.
En este módulo, le presentamos el reconocimiento del lenguaje conversacional y le mostramos cómo crear aplicaciones que comprendan el lenguaje con Lenguaje de Azure AI.
• Descripción del reconocimiento del lenguaje conversacional.
• Introducción al reconocimiento del lenguaje conversacional en Azure.
• Ejercicio: Uso del reconocimiento del lenguaje conversacional con Language Studio.
Módulo 10: Aspectos básicos de Voz de Azure AI.
Aprenda a reconocer y sintetizar mensajes de voz mediante Voz de Azure AI.
• Descripción del reconocimiento y la síntesis de voz.
• Introducción a la voz en Azure.
• Ejercicio: Exploración de Speech Studio.
Ruta de aprendizaje: Aspectos básicos de Microsoft Azure AI: Minería de conocimiento e inteligencia de documentos.
Explore dos cargas de trabajo de IA: inteligencia de documentos y minería de conocimiento.
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.
• Exploración de funcionalidades de inteligencia de documentos.
• Introducción al análisis de recibos en Azure.
• Ejercicio: Extracción a partir de datos en Document Intelligence Studio.
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.
• ¿Qué es Azure AI Search?
• Identificación de elementos de una solución de búsqueda
• Uso de un conjunto de aptitudes para definir una canalización de enriquecimiento.
• Descripción de los índices.
• Uso de un indizador para crear un índice.
• Conservación de datos enriquecidos en un almacén de conocimiento.
• Creación de un índice de Azure Search en Azure Portal.
• Consulta de datos en un índice de Búsqueda de Azure AI.
• Ejercicio: Exploración de un índice (UI) de Búsqueda de Azure AI.
Ruta de aprendizaje: Aspectos básicos de Microsoft Azure AI: Inteligencia artificial generativa.
La IA generativa es una forma de inteligencia artificial en la que se entrena a los modelos para generar nuevo contenido original basado en la entrada del lenguaje natural. En otras palabras, puede describir una salida deseada en el lenguaje normal cotidiano y el modelo puede responder creando el texto, la imagen o incluso la salida de código adecuada.
Módulo 13: Aspectos básicos de la IA generativa.
En este módulo, explorará la manera en que los modelos de lenguaje 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 que pueden ayudar a los humanos en las tareas creativas.
• ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
• ¿Qué son los modelos de lenguaje?
• Uso de modelos de lenguaje
• ¿Qué son los copilotos?
• Microsoft Copilot.
• Consideraciones para los mensajes de Copilot.
• Extensión y desarrollo de copilotos.
• Ejercicio: Exploración de Microsoft Copilot.
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.
• ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
• Descripción de Azure OpenAI.
• Cómo usar Azure OpenAI.
• Descripción de las funcionalidades de lenguaje natural de OpenAI.
• Descripción de las funcionalidades de generación de código de OpenAI.
• Descripción de las funcionalidades de generación de imágenes de OpenAI.
• Descripción de las directivas de acceso y de inteligencia artificial responsable de Azure OpenAI.
• Ejercicio: Exploración de Azure OpenAI Service.
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.
• Planeamiento de una solución de inteligencia artificial generativa responsable.
• Identificación de daños posibles.
• Medición de daños posibles.
• Mitigación de daños posibles.
• Operación de una solución de inteligencia artificial generativa responsable.
• Ejercicio: Exploración de filtros de contenido en Azure OpenAI.
| 
