FORMACIÓN OFICIAL MICROSOFT | CURSOS EN MADRID

AI-3003 Desarrollo de soluciones de procesamiento del lenguaje natural con Servicios de Azure AI

Duración: 5 horas

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.

Inicio / Cursos / Formación Oficial de Microsoft / Applied Skills / AI-3003 Desarrollo de soluciones de procesamiento del lenguaje natural con Servicios de Azure AI
Requisitos
Contenidos
Temario
Contacto

Requisitos Previos

Antes de iniciar esta ruta de aprendizaje, debe contar con lo siguiente:

  • Familiaridad con Azure y Azure Portal
  • Experiencia en programación con C# en Python.

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

Contenidos

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

Fechas

Próximas fechas de convocatoria para el curso:

Certificación

TEMARIO

1. Análisis de texto con Lenguaje de Azure AI

  • Introducción
  • 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
  • Comprobación de conocimiento
  • Resumen

2. Creación de una solución de respuesta a preguntas

  • Introducción
  • 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
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

3. Creación de un modelo de reconocimiento del lenguaje conversacional

  • Introducción
  • 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
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

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
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

5. Crear una solución de extracción de entidades con nombre personalizada

  • Introducción
  • Descripción del reconocimiento de entidades con nombre personalizadas
  • Etiquetado de los datos
  • Entrenamiento y evaluación del modelo
  • Ejercicio: Extracción de entidades personalizadas
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

6. Traducción de texto con el servicio Traductor de Azure AI

  • Introducción
  • 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
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

7. Creación de aplicaciones habilitadas para voz con Servicios de Azure AI

  • Introducción
  • 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
  • Comprobación de conocimiento
  • Resumen

8. Traducción de voz con el servicio de voz de Azure AI

  • Introducción
  • Aprovisionamiento de un recurso de Azure para la traducción de voz
  • Traducción de voz a texto
  • Síntesis de traducciones
  • Ejercicio: Traducir voz
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen
Ponte en contacto con nosotros