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AZ-2005 Desarrollo de agentes de inteligencia artificial mediante Azure OpenAI y el SDK de Kernel semántico

Duración: 5 horas

Curso AZ-2005 Desarrollo de agentes de inteligencia artificial mediante Azure OpenAI y el SDK de Kernel semántico

Este curso AZ-2005 Desarrollo de agentes de IA mediante Azure OpenAI y el SDK de Kernel semántico se enfoca en desarrollar agentes de inteligencia artificial usando Azure, OpenAI y el SDK de Kernel Semántico. Los participantes aprenderán a crear agentes capaces de comprender, razonar y tomar decisiones en diversos contextos, desde la configuración inicial en Azure hasta la implementación de modelos avanzados con el SDK de Kernel Semántico.

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Requisitos
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Requisitos Previos

  • Experiencia en programación con C#.
  • IDE de Visual Studio Code instalado.
  • Familiaridad con Azure y Azure Portal
  • Acceso a los servicios de Azure Open AI.

Modalidad formativa

  • Presencial en Gadesoft: Madrid.
  • Presencial en cliente: En sus instalaciones. Toda la península.
  • Online Direct: Mediante herramientas de videoconferencia (Microsoft Teams), en directo con el instructor. Pantalla compartida, interacción, seguimiento total.

Objetivos

  • Dominar tecnologías como Azure, OpenAI y el SDK de Kernel Semántico.
  • Desarrollar habilidades para diseñar y implementar agentes de inteligencia artificial.
  • Aplicar conocimientos para crear soluciones avanzadas en IA.

Contenidos

  • Manual oficial de Microsoft.
  • Laboratorios de prácticas.
  • Opcional: Voucher de certificación.

Fechas

Próximas fechas de convocatoria para el curso:

  • 22 de julio de 2024
  • 20 de septiembre de 2024
  • 7 de octubre de 2024
  • 6 de noviembre de 2024
  • 5 de diciembre de 2024

Certificación

TEMARIO

Modulo 1: Compilación del kernel

  • Introducción
  • ¿Qué es el kernel semántico?
  • ¿Por qué usar el kernel semántico?
  • Cómo compilar el kernel
  • Ejercicio: Creación del punto de conexión
  • Ejercicio: Compilación de un objeto de kernel
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 2: Creación de complementos para kernel semántico

  • Introducción
  • Exploración de complementos integrados
  • Ejercicio: Uso de complementos integrados
  • Optimización de solicitudes del modelo de lenguaje
  • Ejercicio: Escritura de su propia solicitud
  • Ejercicio: Uso de roles en mensajes
  • Guardado de mensajes en archivos
  • Ejercicio: Guardado de solicitudes en archivos
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 3:Proporcione aptitudes a su agente de IA

  • Introducción
  • Descripción de las funciones nativas
  • Ejercicio: Creación de funciones nativas
  • Combinar mensajes y funciones
  • Ejercicio: Combinación de solicitudes y funciones
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 4: Uso de planificadores inteligentes

  • Introducción
  • Más información sobre los planificadores de IA
  • Cómo usar un planificador
  • Ejercicio: creación de un planificador
  • Ejercicio: Uso de una plantilla de plan
  • Optimización de los planificadores
  • Invocación automática de funciones
  • Ejercicio: invocación automática de funciones
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 5: Proyecto guiado: Creación de un agente de viajes de IA

  • Introducción
  • Preparación para un proyecto guiado
  • Ejercicio: Creación de un convertidor de divisas
  • Ejercicio: Enrutamiento de la intención del usuario
  • Ejercicio: Proporcionar indicaciones de contexto
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen
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