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- Objetivos del curso:
- Configurar un espacio de trabajo de Azure Machine Learning
- Ejecutar experimentos y entrenar modelos
- Optimizar y administrar modelos
- Implementar y consumir
Temario AI-102 – Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution – 20 HORAS
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- MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN AZURE
- Introducción a la inteligencia artificial
- Inteligencia artificial en Azure
- Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Describir las consideraciones para crear aplicaciones habilitadas para IA
- Identificar los servicios de Azure adecuados para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial
- MÓDULO 2: DESARROLLO DE APLICACIONES DE IA CON COGNITIVE SERVICES
- Introducción a Cognitive Services
- Uso de Cognitive Services para aplicaciones empresariales
- Laboratorio: Introducción a Cognitive Services
- Laboratorio: Administración de la seguridad de Cognitive Services
- Laboratorio: Supervisión de Cognitive Services
- Laboratorio: Uso de contenedores de Cognitive Services
- Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Aprovisionamiento y consumo de Cognitive Services en Azure
- Administración de la seguridad de Cognitive Services
- Supervisión de Cognitive Services
- Uso de contenedores de Cognitive Services
- MÓDULO 3: INTRODUCCIÓN AL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
- Análisis de texto
- Traducción de texto
- Laboratorio: Traducción de texto
- Laboratorio: Análisis de texto
- Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Uso del servicio cognitivo Text Analytics para analizar texto
- Uso del servicio cognitivo Translator para traducir texto
- MÓDULO 4: CREACIÓN DE APLICACIONES HABILITADAS PARA VOZ
- Reconocimiento y síntesis de voz
- Speech Translation
- Laboratorio: Reconocimiento y síntesis de voz
- Laboratorio: Traducción de voz
- Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Uso del servicio cognitivo Voz para reconocer y sintetizar voz
- Uso del servicio cognitivo Voz para traducir voz
- MÓDULO 5: CREACIÓN DE SOLUCIONES DE LANGUAGE UNDERSTANDING
- Creación de una aplicación de Language Understanding
- Publicación y uso de una aplicación de Language Understanding
- Uso de Language Understanding con Voz
- Laboratorio: Creación de una aplicación cliente de Language Understanding
- Laboratorio: Creación de una aplicación de Language Understanding
- Laboratorio: Uso de los servicios de Voz y Language Understanding
- Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Creación de una aplicación de Language Understanding
- Creación de una aplicación cliente para Language Understanding
- Integración de Language Understanding y Voz
- MÓDULO 6: CREACIÓN DE UNA SOLUCIÓN DE QNA
- Creación de una KB de QnA
- Publicación y uso de una KB de QnA
- Laboratorio: Creación de una solución de QnA
- Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Usar QnA Maker para crear una KB
- Usar una KB de QnA en una aplicación o bot
- MÓDULO 7: IA CONVERSACIONAL Y AZURE BOT SERVICE
- Aspectos básicos de los bots
- Implementación de un bot conversacional
- Laboratorio: Creación de un bot con el SDK de Bot Framework
- Laboratorio: Creación de un bot con Bot Framework Composer
- Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Usar el SDK de Bot Framework para crear un bot
- Usar Bot Framework Composer para crear un bot
- MÓDULO 8: INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN INFORMÁTICA
- Análisis de imágenes
- Análisis de vídeos
- Laboratorio: Análisis de vídeos
- Laboratorio: Análisis de imágenes con Computer Vision
- Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Usar el servicio Computer Vision para analizar imágenes
- Usar Video Analyzer para analizar vídeos
- MÓDULO 9: DESARROLLO DE SOLUCIONES DE CUSTOM VISION
- Clasificación de imágenes
- Detección de objetos
- Laboratorio: Clasificación de imágenes con Custom Vision
- Laboratorio: Detección de objetos en imágenes con Custom Vision
- Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Usar el servicio Custom Vision para implementar la clasificación de imágenes
- Usar el servicio Custom Vision para implementar la detección de objetos
- MÓDULO 10: DETECCIÓN, ANÁLISIS Y RECONOCIMIENTO DE CARAS
- Modelos de monitorización con Application Insights
- Monitorización de deriva de datos
- Laboratorio: Monitorización de un modelo con Application Insights
- Laboratorio: Monitorización de deriva de datos
- MÓDULO 11: LECTURA DEL TEXTO DE IMÁGENES Y DOCUMENTOS
- Lectura de texto con el servicio Computer Vision
- Extracción de información de formularios con el servicio Form Recognizer
- Laboratorio: Lectura de texto en imágenes
- Laboratorio: Extracción de datos de formularios
- Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Usar el servicio Computer Vision para leer texto en imágenes y documentos
- Usar el servicio Form Recognizer para extraer datos de formularios digitales
- MÓDULO 12: CREACIÓN DE UNA SOLUCIÓN DE MINERÍA DE CONOCIMIENTOS
- Implementación de una solución de búsqueda inteligente
- Desarrollo de aptitudes personalizadas para una canalización de enriquecimiento
- Creación de un almacén de conocimiento
- Laboratorio: Creación de una aptitud personalizada para Azure Cognitive Search
- Laboratorio: Creación de una solución de Azure Cognitive Search
- Laboratorio: Creación de un almacén de conocimiento con Azure Cognitive Search
- Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Crear una solución de búsqueda inteligente con Azure Cognitive Search
- Implementar una aptitud personalizada en una canalización de enriquecimiento de Azure Cognitive Search
- Usar Azure Cognitive Search para crear un almacén de conocimiento
