Acerca de este módulo
Este módulo 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 módulo está diseñado para crear conciencia sobre las cargas de
trabajo comunes de IA y la capacidad de identificar los servicios de Azure para
apoyarlos. Se incluye el acceso al Practice Test oficial de CertPREP Microsoft Azure AI
Fundamentals y la certificación oficial AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals.
A quién va dirigido
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 del módulo
Al finalizar el curso, el alumno habrá adquirido los siguientes conocimientos y
habilidades:
● Explicar los principios fundamentales del aprendizaje automático en Azure.
● Detallar las características de las cargas de trabajo de Visión por
Computadora (Computer Vision) en Azure.
● Describir las características de las cargas de trabajo de procesamiento del
lenguaje natural (NLP) en Azure.
● Explicar las características de las cargas de trabajo de IA conversacional en
Azure.
Contenidos del módulo
Conceptos básicos de IA
● 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.
Aspectos básicos del aprendizaje automático
● ¿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.
Aspectos básicos de los servicios de Azure AI
● 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.
Aspectos básicos de Computer Vision
● Imágenes y procesamiento de imágenes.
● Aprendizaje automático para Computer Vision.
● Visión de Azure AI.
● Ejercicio: Análisis de imágenes en Vision Studio.
Aspectos básicos del reconocimiento facial
● Descripción del análisis facial.
● Introducción al análisis facial en Azure.
● Ejercicio: detección de caras en Vision Studio.
Aspectos básicos del reconocimiento óptico de caracteres
● Comenzar con Visión de Azure AI.
● Introducción a Vision Studio en Azure.
● Ejercicio: Lectura de texto en Vision Studio.
Aspectos básicos del análisis de texto con el servicio de lenguaje
● Descripción de Text Analytics.
● Introducción al análisis de texto.
● Ejercicio: Análisis de texto con Language Studio.
Aspectos básicos de la respuesta a preguntas con el servicio de lenguaje
● Descripción de la respuesta a preguntas.
● Introducción a la respuesta a preguntas personalizada.
● Ejercicio: uso de la respuesta a preguntas con Language Studio.
Aspectos básicos de Voz de Azure AI
● Descripción del reconocimiento y la síntesis de voz.
● Introducción a la voz en Azure.
● Uso de Voz de Azure AI.
● Ejercicio: Exploración de Speech Studio.
Fundamentos de la traducción de idiomas
● Comprender conceptos de traducción.
● Descripción de la traducción en Azure.
● Introducción a la traducción en Azure.
● Ejercicio: Explorar el Traductor de Azure AI.
Aspectos básicos del análisis de texto con el servicio de lenguaje
● Descripción de Text Analytics.
● Introducción al análisis de texto.
● Ejercicio: Análisis de texto con Language Studio.
Aspectos básicos de la respuesta a preguntas con el servicio de lenguaje
● Descripción de la respuesta a preguntas.
● Introducción a la respuesta a preguntas personalizada.
● Ejercicio: uso de la respuesta a preguntas con Language Studio.
Aspectos básicos del reconocimiento del lenguaje conversacional
● Descripción del reconocimiento del lenguaje conversacional.
● Introducción al reconocimiento del lenguaje conversacional en Azure.
● Ejercicio: Uso del reconocimiento del lenguaje conversacional con Language
Studio.
Aspectos básicos de Voz de Azure AI
● Descripción del reconocimiento y la síntesis de voz.
● Introducción a la voz en Azure.
● Uso de Voz de Azure AI.
● Ejercicio: Exploración de Speech Studio.
Fundamentos de la traducción de idiomas
● Comprender conceptos de traducción.
● Descripción de la traducción en Azure.
● Introducción a la traducción en Azure.
● Ejercicio: Explorar el Traductor de Azure AI.
Aspectos básicos de Documento de inteligencia de Azure AI
● Exploración de funcionalidades de inteligencia de documentos.
● Descripción de funcionalidades de Documento de inteligencia de Azure AI.
● Ejercicio: extracción a partir de datos en Estudio de Documento de
inteligencia.
Aspectos básicos de Minería de conocimiento y Búsqueda de Azure AI
● ¿Qué es Azure AI Search?
● Identificación de elementos de una solución de búsqueda.
● 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.
Aspectos básicos de la IA generativa
● ¿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.
Introducción a Azure AI Foundry
● ¿Qué es Inteligencia artificial de Azure Studio?
● Cómo funciona Inteligencia artificial de Azure Studio.
● Cuándo usar Inteligencia artificial de Azure Studio.
● Ejercicio: explorar Inteligencia artificial de Azure Studio.
Inteligencia artificial generativa responsable
● 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 Inteligencia artificial de Azure
Studio.