Introduction to AI in Azure.

AI-901T00A
 
Fecha de publicación KeD: 14 Agosto 2026
Duración: 1 Día.
Examen: AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals.
 
 
 

Este curso introduce conceptos fundamentales relacionados con la inteligencia artificial (IA) y los servicios en Microsoft Azure que pueden utilizarse para crear soluciones de IA. Enseña una combinación de conceptos de IA y habilidades tecnológicas que se consideran fundamentales para una carrera exitosa implementando soluciones de IA en Microsoft Azure.

 

Perfil del público.

Este curso está dirigido a aspirantes a profesionales tecnológicos que comienzan su carrera en el desarrollo de soluciones de IA. Algo de conocimiento de sintaxis y técnicas de programación en Python es útil. Además, se recomienda conocer conceptos centrales en la nube, incluyendo almacenamiento en la nube, computación en la nube y autenticación y autorización en la nube.

 

Temario.

Ruta de aprendizaje: Conceptos de IA para desarrolladores y profesionales de la tecnología.

Aprende los conceptos principales y la terminología de la IA, comenzando con una introducción básica y luego profundizando en cargas de trabajo de IA comunes como: IA generativa y agentes, visión por computadora, voz, procesamiento de lenguaje natural y análisis de texto, extracción de información, y generación aumentada de recuperación (RAG).


Módulo 1: Introducción a los conceptos de IA.

¿Sientes curiosidad por la inteligencia artificial? ¿Quieres entender a qué se debe tanto revuelo? Este módulo te introduce en el mundo de la IA.

Introducción a la IA.
IA generativa y agentes.
Texto y lenguaje natural.
Voz.
Visión por computadora.
Extracción de información.
IA responsable.
Ejercicio: Explorar las cargas de trabajo de IA.


Módulo 2: Introducción a la IA generativa y los agentes.

La IA generativa impulsa aplicaciones que pueden crear contenido, responder preguntas y ayudar con tareas. En este módulo, explorarás los fundamentos de la IA generativa, incluyendo los modelos de lenguaje grande (LLMs), los prompts y los agentes de IA.

Modelos de lenguaje grande (LLMs).
Prompts.
Agentes de IA.
Ejercicio: Explorar la IA generativa.


Módulo 3: Introducción a los conceptos de procesamiento de lenguaje natural.

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) respalda aplicaciones que pueden analizar texto para inferir el significado semántico.

Tokenización.
Análisis estadístico de texto.
Modelos de lenguaje semántico.
Ejercicio: Explorar el análisis de texto.


Módulo 4: Introducción a los conceptos de voz de IA.

Imagina aplicaciones y agentes de IA con los que puedas hablar. Explora los conceptos detrás de la voz de IA, incluyendo el reconocimiento y la síntesis de voz.

Soluciones habilitadas para voz.
Reconocimiento de voz.
Síntesis de voz.
Ejercicio: Explorar la voz de IA.


Módulo 5: 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 la visión por computadora.


Módulo 6: Introducción a los conceptos de extracción de información impulsada por IA.

La extracción de información de IA te permite extraer valores de datos de documentos, imágenes y otras fuentes de datos no estructurados.

Descripción general de la extracción de información.
Reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
Extracción y mapeo de campos.
Ejercicio: Explorar la extracción de información de IA.


Módulo 7: Introducción a los conceptos de generación aumentada de recuperación.

La generación aumentada de recuperación (RAG) ayuda a las aplicaciones de IA generativa a producir respuestas fundamentadas en información relevante. En este módulo, explorarás cómo una solución RAG prepara, recupera y utiliza datos para generar respuestas.

Entender la generación aumentada de recuperación.
Preparar datos para la recuperación.
Recuperar información y generar una respuesta.
Evaluar una solución RAG.
Ejercicio: Explorar RAG.


Ruta de aprendizaje: Introducción a las aplicaciones y agentes de IA en Azure.

Aprende a comenzar con cargas de trabajo y soluciones de IA en Microsoft Foundry. Comienza con una introducción básica y luego profundiza en cargas de trabajo de IA comunes como: IA generativa y agentes, análisis de texto, voz, visión por computadora, extracción de información, y recuperación de conocimientos con Foundry IQ.


Módulo 8: Introducción a la IA en Azure.

Aprende cómo Microsoft te permite desarrollar IA con la última tecnología, de forma segura y a escala.

Entender Azure.
Desarrollo de aplicaciones de IA en Azure.
Microsoft Foundry para IA.
Uso de puntos de conexión de Microsoft Foundry.
Ejercicio: Introducción a Microsoft Foundry.


Módulo 9: Introducción a la IA generativa y los agentes en Azure.

Aprende a utilizar modelos y agentes de IA generativa con Microsoft Foundry.

Modelos de IA generativa.
Uso de un modelo de IA generativa.
Creación de un agente.
Ejercicio: Introducción a la IA generativa y los agentes en Microsoft Foundry.


Módulo 10: Introducción al análisis de texto en Azure.

Aprende a usar modelos de IA de propósito general y Azure Language en Foundry Tools, y luego crea una aplicación cliente ligera de Python que analice texto.

Entender el análisis de texto en Foundry.
Crear una aplicación cliente que analice texto.
Usar Azure Language con un agente.
Ejercicio: Introducción al análisis de texto en Microsoft Foundry.


Módulo 11: Introducción a la voz en Azure.

Aprende a reconocer y sintetizar voz usando Azure Speech en Foundry Tools.

Reconocimiento de voz.
Síntesis de voz.
Creación de un agente con capacidad de voz.
Ejercicio: Introducción a la voz en Microsoft Foundry.


Módulo 12: Introducción a la visión por computadora en Azure.

Este módulo introduce las capacidades de visión por computadora en Foundry, enfocándose en cómo los desarrolladores pueden analizar imágenes y generar contenido visual utilizando modelos multimodales, de generación de imágenes y de generación de video.

Modelos multimodales para análisis de imágenes.
Modelos de generación de imágenes.
Modelos de generación de video.
Ejercicio: Introducción a la visión por computadora en Microsoft Foundry.


Módulo 13: Introducción a la extracción de información impulsada por IA en Azure.

La IA te da el poder de desbloquear conocimientos de tus datos. Aprende a usar Azure Content Understanding en Foundry Tools para extraer información del contenido.

Extraer información de documentos.
Extraer información de audio y video.
Ejercicio: Introducción a la extracción de información en Microsoft Foundry.


Módulo 14: Introducción a Microsoft Foundry IQ.

Aprende cómo Microsoft Foundry IQ ayuda a los agentes de IA a recuperar información relevante de los datos empresariales y generar respuestas fundamentadas y respaldadas por citas.

¿Qué es Foundry IQ?
Bases de conocimiento.
Conectar un agente a Foundry IQ.
Ejercicio: Introducción a Foundry IQ en Microsoft Foundry.

 
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