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AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

Duración: 20 horas

Curso AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

La formación AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solutionestá pensada para desarrolladores de software que desean crear aplicaciones infundidas de AI que aprovechen Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Searchy Microsoft Bot Framework. El curso utilizará C# o Python como lenguaje de programación. 


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Requisitos Previos

  • Conocimiento de Microsoft Azure y capacidad para navegar por el portal Azure.
  • Conocimiento de C#, Python o JavaScript.

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

  • Describir las consideraciones para el desarrollo de aplicaciones habilitadas para IA.
  • Crear, configurar, implementar y asegurar Azure Cognitive Services.
  • Desarrollar aplicaciones que analicen texto.
  • Desarrollar aplicaciones habilitadas para voz.
  • Crear aplicaciones con capacidades de comprensión del lenguaje natural.
  • Crear aplicaciones QnA.
  • Crear soluciones conversacionales con bots.
  • Utilizar los servicios de visión por computadora para analizar imágenes y videos.
  • Crear modelos de visión artificial personalizados.
  • Desarrollar aplicaciones que detecten, analicen y reconozcan rostros.
  • Desarrollar aplicaciones que lean y procesen texto en imágenes y documentos.
  • Crear soluciones de búsqueda inteligente para la minería del conocimiento.

Contenidos

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

Fechas

Próximas fechas de convocatoria para el curso:

  • 13 de noviembre de 2023
  • 18 de diciembre de 2023
  • 8 de enero de 2024
  • 12 de febrero de 2024
  • 11 de marzo de 2024
  • 8 de abril de 2024
  • 6 de mayo de 2024
  • 3 de junio de 2024

Certificación

El curso de Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution prepara para el examen de certificación oficial AI-102 que permite obtener la certificación oficial Microsoft AI Associate.

TEMARIO

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

    • 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.

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

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

Módulo 4: Supervisión de los Servicios de inteligencia artificial de Azure

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

Módulo 5: Implementar servicios de Azure AI en contenedores

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

Módulo 6: Extracción de información del texto con el servicio 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.

Módulo 7: 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.
    • Prueba de conocimientos.

Módulo 8: 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.

 

Módulo 9: 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.

Módulo 10: 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.

Módulo 11: Desarrollo de una aplicación con Lenguaje de Azure AI

    • Introducción.
    • Conocer las funcionalidades del servicio de Lenguaje de Azure AI.
    • Proceso de predicciones.
    • Ejercicio: Creación de una aplicación de Azure AI Language Understanding.
    • Prueba de conocimientos.

Módulo 12: 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.
    • Creación de un bot de respuesta de preguntas.
    • Ejercicio: Creación de una solución de respuesta a preguntas.
    • Prueba de conocimientos.

Módulo 13: Creación de un bot con el SDK de Bot Framework

    • Introducción.
    • Introducción a los principios de diseño de bots.
    • Introducción al SDK de Bot Framework.
    • Implementación de controladores de actividad y cuadros de diálogo.
    • Implementación de un bot.
    • Ejercicio: Creación de un bot con el SDK de Bot Framework.
    • Comprobación de conocimiento.

Módulo 14: Creación de un bot con Bot Framework Composer

    • Introducción.
    • Descripción de las formas de compilar un bot.
    • Introducción a Bot Framework Composer.
    • Comprender los cuadros de diálogo.
    • Descripción del flujo adaptable.
    • Diseñar la experiencia del usuario.
    • Ejercicio: Creación de un bot con Bot Framework Composer.
    • Comprobación de conocimiento.

Módulo 15: 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.

Módulo 16: Analizar videos

    • 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.

 

 

Módulo 17: Clasificación de imágenes

    • Introducción.
    • Aprovisionar recursos de Azure para Custom Vision de Azure AI.
    • Comprender la clasificación de imágenes.
    • Entrenar un clasificador de imágenes.
    • Ejercicio: Clasificación de imágenes con Custom Vision de Azure AI.
    • Prueba de conocimientos.

Módulo 18: Detección de objetos en imágenes

    • Comprender la detección de objetos.
    • Entrenar un detector de objetos.
    • Considerar opciones para el etiquetado de imágenes.
    • Ejercicio: Detección de objetos en imágenes con Custom Vision de Azure AI.
    • Prueba de conocimientos.
    • Módulo 19: Detección, análisis y reconocimiento de caras

Módulo 19: Detección, análisis y reconocimiento de caras

    • 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.

Módulo 20: 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.

Módulo 21: Extracción de datos de formularios con Azure Document Intelligence

    • 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.

Módulo 22: Creación de una solución de Azure Cognitive Search

    • 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.

Módulo 23: Creación de una aptitud personalizada para Azure Cognitive Search

    • 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.

Módulo 24: Creación de un almacén de conocimiento con Azure Cognitive Search

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

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