Este curso presenta los conceptos básicos relacionados con la inteligencia artificial (IA) y los servicios en Microsoft Azure que se pueden utilizar para crear soluciones de IA. El curso no está diseñado para enseñar a los estudiantes a convertirse en científicos de datos profesionales o desarrolladores de software, sino más bien para crear conciencia sobre las cargas de trabajo comunes de IA y la capacidad de identificar los servicios de Azure para respaldarlos. El curso está diseñado como una experiencia de aprendizaje combinada que combina la capacitación dirigida por un instructor con materiales en línea en la plataforma Microsoft Learn (https://azure.com/learn). Los ejercicios prácticos del curso se basan en los módulos de Learn, y se anima a los estudiantes a utilizar el contenido de Learn como material de referencia para reforzar lo que aprenden en la clase y explorar temas con mayor profundidad.

Perfil de audiencia

El curso Azure AI Fundamentals está diseñado para cualquier persona interesada en aprender sobre los tipos de soluciones que la inteligencia artificial (AI) hace posible y los servicios en Microsoft Azure que puede usar para crearlos. No es necesario tener experiencia en el uso de Microsoft Azure antes de realizar este curso, pero se asume un nivel básico de familiaridad con la tecnología informática e Internet. Algunos de los conceptos cubiertos en el curso requieren una comprensión básica de las matemáticas, como la capacidad de interpretar gráficos. El curso incluye actividades prácticas que implican trabajar con datos y ejecutar código, por lo que será útil un conocimiento de los principios fundamentales de programación.

Rol de trabajo: ingeniero de inteligencia artificial, científico de datos, desarrollador, arquitecto de soluciones

Preparación para el examen: AI-900

Caracteristicas: ninguno

Habilidades adquiridas
Describir las cargas de trabajo y las consideraciones de la inteligencia artificial.
Describir los principios fundamentales del aprendizaje automático en Azure.
Describir las características de las cargas de trabajo de visión artificial en Azure.
Describir las características de las cargas de trabajo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en Azure
Describir las características de las cargas de trabajo de IA conversacional en Azure
Prerrequisitos
No se requiere una certificación como requisito previo antes de tomar este curso. Los estudiantes exitosos de Azure AI Fundamental comienzan con un conocimiento básico de los conceptos de informática e Internet, y un interés en el uso de los servicios de Azure AI.

Específicamente:

Experiencia en el uso de computadoras e Internet.
Interés en casos de uso para aplicaciones de IA y modelos de aprendizaje automático.
Voluntad de aprender a través de la exploración práctica.

Esquema del curso
Módulo 1: Introducción a la IA
En este módulo, aprenderá sobre los usos comunes de la inteligencia artificial (IA) y los diferentes tipos de carga de trabajo asociados con la IA. Luego, explorará las consideraciones y los principios para el desarrollo responsable de la IA.

Lecciones
Inteligencia artificial en Azure
IA responsable
Después de completar este módulo, podrá:

Describir las cargas de trabajo y las consideraciones de la inteligencia artificial.
Módulo 2: Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es la base de las soluciones modernas de IA. En este módulo, aprenderá algunos conceptos fundamentales de aprendizaje automático y cómo usar el servicio Azure Machine Learning para crear y publicar modelos de aprendizaje automático.

Lecciones
Introducción al aprendizaje automático
Aprendizaje automático de Azure
Después de completar este módulo, podrá:

Describir los principios fundamentales del aprendizaje automático en Azure.
Módulo 3: Visión por computadora
La visión por computadora es un área de la inteligencia artificial que se ocupa de comprender el mundo visualmente, a través de imágenes, archivos de video y cámaras. En este módulo, explorará múltiples técnicas y servicios de visión por computadora.

Lecciones
Conceptos de visión artificial
Visión por computadora en Azure
Después de completar este módulo, podrá:

Describir las características de las cargas de trabajo de visión artificial en Azure.
Módulo 4: Procesamiento del lenguaje natural
Este módulo describe escenarios para soluciones de IA que pueden procesar el lenguaje escrito y hablado. Aprenderá sobre los servicios de Azure que se pueden usar para crear soluciones que analizan texto, reconocen y sintetizan voz, traducen entre idiomas e interpretan comandos.

Después de completar este módulo, podrá:

Describir las características de las cargas de trabajo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en Azure
Módulo 5: IA conversacional
La IA conversacional permite a los usuarios entablar un diálogo con un agente o bot de IA a través de canales de comunicación como el correo electrónico, las interfaces de chat web, las redes sociales y otros. Este módulo describe algunos principios básicos para trabajar con bots y le brinda la oportunidad de crear un bot que pueda responder de manera