AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

Módulo 1: Preparación para desarrollar soluciones de inteligencia artificial en Azure

• • Introducción.
  • Definir la inteligencia artificial.
  • Comprender los términos relacionados con la Inteligencia Artificial.
  • Comprender las consideraciones de los ingenieros de IA.
  • Comprender las funcionalidades de Azure Machine Learning.
  • Descripción de las funcionalidades de Servicios de Azure AI.
  • Comprender las funcionalidades de Azure Bot Service.
  • Comprender las funcionalidades de Azure Cognitive Search.
  • Prueba de conocimientos.

Módulo 2: Creación y consumo de Servicios de Azure AI

• • Introducción
  • Aprovisionamiento de un recurso de Servicios de Azure AI.
  • Identificación de puntos de conexión y claves.
  • Uso de una API REST.
  • Uso de un SDK.
  • Ejercicio: Uso de Servicios de Azure AI.
  • Comprobación de conocimiento.
  • Resumen

Módulo 3: Protección de los Servicios de inteligencia artificial de Azure

• • Introducción
  • Consideración de la autenticación.
  • Implementación de seguridad de red.
  • Ejercicio: Administración de la seguridad de Servicios de Azure AI.
  • Prueba de conocimientos.
  • Resumen

Módulo 4: Supervisión de los Servicios de Azure AI

• • Introducción.
  • Supervisión del costo.
  • Creación de alertas.
  • Visualización de métricas.
  • Administrar registros de diágnostico.
  • Ejercicio: Supervisión de Servicios de Azure AI.
  • Comprobación de conocimientos.
  • Resumen

Módulo 5: Implementar servicios de Azure AI en contenedores

• • Introducción
  • Comprender los contenedores.
  • Usar contenedores de Servicios de Azure AI.
  • Ejercicio: Uso de un contenedor.
  • Comprobación de conocimiento.
  • Resumen

Módulo 6: Análisis de imágenes

• • Introducción.
  • Aprovisionar un recurso de Visión de Azure AI.
  • Análisis de una imagen.
  • Generar una miniatura recortada inteligente.
  • Ejercicio: Análisis de imágenes con Visión de Azure AI.
  • Prueba de conocimientos.
  • Resumen

Módulo 7: Clasificación de imágenes con modelos personalizados de Visión de Azure AI

• • Introducción.
  • Descripción de los tipos de modelo personalizados
  • Creación de un proyecto personalizado
  • Etiquetado y entrenamiento de un modelo personalizado
  • Ejercicio: Clasificación de imágenes con un modelo personalizado de Visión de Azure AI
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 8: Detección, análisis y reconocimiento de caras

• • Introducción
  • Identificar opciones para la detección, el análisis y la identificación de caras
  • Conocer las consideraciones para el análisis de caras
  • Detectar caras con el servicio Visión de Azure AI
  • Conocer las funcionalidades del servicio Face
  • Comparar y asociar las caras detectadas
  • Implementar el reconocimiento facial
  • Ejercicio: Detección, análisis e identificación de caras
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 9: Lectura de texto en imágenes y documentos con el servicio Visión de Azure AI

• • Introducción
  • Explorar las opciones de Visión de Azure AI para leer texto
  • Uso de Read API
  • Ejercicio: Lectura de texto en imágenes
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 10: Analizar vídeos

• • Introducción
  • Comprender las capacidades de Azure Video Indexer.
  • Extraer información personalizada
  • Uso de widgets y API de Video Analyzer
  • Ejercicio: Análisis de vídeo
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 11: Análisis de texto con Lenguaje de Azure AI

• • Introducción
  • Aprovisionar un recurso de Lenguaje de Azure AI
  • Detectar idioma
  • Extracción de frases claves
  • Análisis de opinión
  • Extraer entidades
  • Extracción de entidades vinculadas
  • Ejercicio: Análisis de texto
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 12: Crear soluciones de respuesta a preguntas con Lenguaje de Azure AI

• • 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.
  • Creación de un bot de respuesta de preguntas.
  • Ejercicio: Creación de una solución de respuesta a preguntas.
  • Prueba de conocimientos.
  • Resumen

Módulo 13: 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

Módulo 14: 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

Módulo 15: Reconocimiento de entidades con nombre personalizado

• • 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

Módulo 16: 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

Módulo 17: 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

Módulo 18: 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

Módulo 19: Creación de una solución de Búsqueda de Azure AI

• • Introducción.
  • Administración de capacidad.
  • Comprender los componentes de búsqueda.
  • Descripción del proceso de indexación.
  • Búsqueda de un índice.
  • Filtrado y ordenación de datos.
  • Mejora del índice.
  • Ejercicio: Creación de una solución de búsqueda.
  • Comprobación de conocimiento.
  • Resumen

Módulo 20: Creación de una aptitud personalizada para Búsqueda de Azure AI

• • Introducción
  • Creación de una aptitud personalizada
  • Adición de una aptitud personalizada a un conjunto de aptitudes
  • Ejercicio: Implementación de una aptitud personalizada
  • Comprobación de conocimiento
  • Resumen

Módulo 21: Creación de un almacén de conocimiento con Búsqueda de Azure AI

• • Introducción.
  • Definición de proyecciones.
  • Definición de un almacén de conocimiento.
  • Ejercicio: Creación de un almacén de conocimiento.
  • Comprobación de conocimiento.
  • Resumen

Módulo 22: Enriquecimiento de sus datos con Lenguaje de Azure AI

• • Introducción
  • Explore las características disponibles del Lenguaje de Azure AI
  • Enriquecimiento de un índice de búsqueda en Búsqueda de Azure AI con clases personalizadas y Lenguaje de Azure AI
  • Ejercicio: Enriquecimiento de un índice de búsqueda en Búsqueda de Azure AI con clases personalizadas
  • Comprobación de conocimiento
  • Resumen

Módulo 23: Implemente características avanzadas de búsqueda en Búsqueda de Azure AI

• • Introducción
  • Mejore de la clasificación de un documento con la priorización de términos
  • Mejora de la relevancia de los resultados mediante la adición de perfiles de puntuación
  • Mejora de un índice mediante analizadores y términos con tokens
  • Mejora de un índice para incluir varios idiomas
  • Mejora de la experiencia de búsqueda ordenando los resultados por distancia desde un punto de referencia determinado
  • Ejercicio: Implementación de mejoras en los resultados de búsqueda
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

• • Introducción
  • Aprenda a usar un conjunto de aptitudes personalizado de Azure Machine Learning
  • Enriquecimiento de un índice de búsqueda mediante un modelo de Azure Machine Learning
  • Ejercicio: Enriquecimiento de un índice de búsqueda mediante un modelo de Azure Machine Learning
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 25: Busque datos fuera de la plataforma de Azure en Búsqueda de Azure AI usando Azure Data Factory

• • Introducción
  • Indexación de datos de orígenes de datos externos mediante Azure Data Factory
  • Indexación de datos mediante la API de inserción de Búsqueda de Azure AI
  • Ejercicio: Adición a un índice mediante la API de inserción
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 26: Mantenga una solución de Búsqueda de Azure AI

• • Introducción
  • Administración de la seguridad de una solución de Búsqueda de Azure AI
  • Optimización del rendimiento de una solución de Búsqueda de Azure AI
  • Administración de costes de soluciones de Búsqueda de Azure AI
  • Mejora de la confiabilidad de una solución de Búsqueda de Azure AI
  • Supervisión de una solución de Búsqueda de Azure AI
  • Depuración de problemas de búsqueda mediante el Portal de Azure
  • Ejercicio: Depuración de problemas de búsqueda
  • Comprobación de conocimiento
  • Resumen

Módulo 27: Realice una nueva clasificación de las búsquedas con la clasificación semántica en Búsqueda de Azure AI

• • Introducción
  • ¿Qué es la clasificación semántica?
  • Configuración de la clasificación semántica
  • Ejercicio: uso de la clasificación semántica en un índice
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 28: Realización de la búsqueda y recuperación de vectores en Búsqueda de Azure AI

• • Introducción
  • ¿Qué es la búsqueda vectorial?
  • Preparación de la búsqueda
  • Información sobre la inserción
  • Ejercicio: Uso de la API de REST para ejecutar consultas de vector de búsqueda
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 29: Planifique una solución de Documento de inteligencia de Azure AI

• • Introducción
  • Descripción de Documento de inteligencia de Azure AI
  • Planear recursos de Documento de inteligencia de Azure AI
  • Elegir un tipo de modelo
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 30:Uso de modelos de inteligencia de documentos compilados previamente

• • Introducción
  • Información sobre los modelos precompilados
  • Uso de los modelos Documento general, Lectura y Diseño
  • Uso de modelos financieros, identificadores y fiscales
  • Ejercicio: Análisis de un documento mediante Documento de inteligencia de Azure AI
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 31: Extracción de datos de formularios con la inteligencia de documentos de Azure

• • Introducción
  • ¿Qué es Azure Document Intelligence?
  • Comenzar con Documento de inteligencia de Azure
  • Entrenar modelos personalizados
  • Usar modelos de Azure Document Intelligence
  • Usar el Estudio de Documento de inteligencia de Azure.
  • Ejercicio: Extracción de datos de formularios personalizados
  • Comprobación de conocimiento
  • Resumen

Módulo 32: Crear un modelo compuesto de Documento de inteligencia

• • Introducción
  • Descripción de los modelos compuestos
  • Ensambladura de modelos compuestos
  • Ejercicio: Creación de un modelo compuesto
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Módulo 33: Crear una habilidad personalizada de Documentos de inteligencia para la búsqueda Azure AI

• • Introducción
  • Descripción de las canalizaciones de enriquecimiento de Búsqueda de Azure AI
  • Creación de una aptitud personalizada de Documento de inteligencia de Azure AI
  • Ejercicio: compilar e implementar una aptitud personalizada del Documento de inteligencia de Azure AI
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen