AI-3003
Build a natural language processing solution with Azure AI Services
Build a natural language processing solution with Azure AI Services
Información del
Programa
Duración:
7 horas
Localidad:
Madrid
Modalidad:
Online direct via Teams
Fecha:
06/05/2025
Curso AI-3003 Build a natural language processing solution with Azure AI Services
Los sistemas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) emplean modelos lingüísticos para comprender el significado de textos escritos u orales. Mediante el servicio de Comprensión del Lenguaje, puedes construir modelos lingüísticos para diversas aplicaciones.
Esta formación te proporcionará los conocimientos necesarios para prepararte para el Examen AI-102: Diseño e Implementación de Soluciones de IA en Microsoft Azure.
Objetivos
Aprenda a usar modelos de lenguaje para interpretar el significado semántico del lenguaje escrito o hablado.
Desarrolle modelos personalizados con el servicio Language Understanding para aplicaciones específicas.
Integre soluciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) en aplicaciones usando C# o Python.
Prepárese con conocimientos básicos de Azure y programación, o complete cursos introductorios en C# o Python.
Temario
Modulo 1 – Análisis de texto con Lenguaje de Azure AI
- Aprovisionar un recurso de Lenguaje de Azure AI
- Detectar idioma
- Extracción de frases clave
- Análisis de opinión
- Extraer entidades
- Extracción de entidades vinculadas
- Ejercicio: Análisis de texto
Modulo 2 – Creación de una solución de respuesta a preguntas
- Descripción de la respuesta a preguntas
- Comparación de respuestas a preguntas con Azure AI Language Understanding
- Creación de una base de conocimientos
- Implementar una conversación multiturno
- Prueba y publicación de una base de conocimiento
- Uso de una base de conocimiento
- Mejora del rendimiento de la respuesta a preguntas
- Ejercicio: Creación de una solución de respuesta a preguntas
Modulo 3 – Creación de un modelo de reconocimiento del lenguaje conversacional
- Reconocimiento de las funcionalidades integradas del servicio Lenguaje de Azure AI
- Descripción de los recursos para crear un modelo de reconocimiento del lenguaje conversacional
- Definición de intenciones, expresiones y entidades
- Uso de patrones para diferenciar expresiones similares
- Uso de componentes de entidad pregeneradas
- Entrenamiento, prueba, publicación y revisión de un modelo de reconocimiento del lenguaje conversacional
- Ejercicio: Creación de un modelo de reconocimiento del lenguaje conversacional de Servicios de Azure AI
Modulo 4 – Creación de un proyecto de clasificación de texto personalizado Introducción
- Descripción de tipos de proyectos de clasificación
- Descripción de cómo compilar proyectos de clasificación de texto
- Ejercicio: Clasificación de texto
Modulo 5 – Crear una solución de extracción de entidades con nombre personalizada
- Descripción del reconocimiento de entidades con nombre personalizadas
- Etiquetado de los datos
- Entrenamiento y evaluación del modelo
- Ejercicio: Extracción de entidades personalizadas
Modulo 6 – Traducción de texto con el servicio Traductor de Azure AI
- Aprovisionamiento de un recurso de Traductor de Azure AI
- Comprender la detección, traducción y transliteración de idiomas
- Especificar opciones de traducción
- Definir traducciones personalizadas
- Ejercicio: Traducción de texto con el servicio Traductor de Azure AI
Modulo 7 – Creación de aplicaciones habilitadas para voz con Servicios de Azure AI
- Aprovisionamiento de un recurso de Azure para la voz
- Uso de la API de conversión de voz en texto de Azure AI
- Uso de la API Text to Speech
- Configuración del formato de audio y las voces
- Uso de Lenguaje de marcado de síntesis de voz
- Ejercicio: Creación de una aplicación habilitada para voz
Modulo 8 – Traducción de voz con el servicio de voz de Azure AI
- Aprovisionamiento de un recurso de Azure para la traducción de voz
- Traducción de voz a texto
- Síntesis de traducciones
- Ejercicio: Traducir voz
