Descripción
Perfil del público:
Ingenieros de software implicados en la creación, administración e implementación de soluciones de inteligencia artificial que utilizan Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search y Microsoft Bot Framework. Conocen bien C# o Python, y tienen conocimientos sobre el uso de API basadas en REST para crear soluciones de visión informática, análisis de lenguaje, minería de conocimientos, búsqueda inteligente e inteligencia artificial conversacional en Azure.
Aptitudes obtenidas:
- Descripción de las consideraciones para el desarrollo de aplicaciones habilitadas para IA
- Creación, configuración, implementación y protección de Azure Cognitive Services
- Desarrollo de aplicaciones que analizan texto
Requisitos previos
Antes de asistir a este curso, los estudiantes deben tener:
- Conocimientos de Microsoft Azure y capacidad para navegar por Azure Portal
- Conocimientos de C# o Python
- Conocimientos de la semántica de programación de JSON y REST
Contenidos:
Módulo 1: Introducción a la inteligencia artificial en Azure
La inteligencia artificial (IA) es cada vez más la esencia de las aplicaciones y servicios modernos. En este módulo, descubrirá algunas capacidades comunes de inteligencia artificial que puede utilizar en sus aplicaciones y cómo se implementan esas capacidades en Microsoft Azure. También obtendrá información sobre algunas consideraciones para diseñar e implementar soluciones de inteligencia artificial de forma responsable.
Lecciones
- Introducción a la inteligencia artificial
- Inteligencia artificial en Azure
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Describir las consideraciones para crear aplicaciones habilitadas para IA
- Identificar los servicios de Azure adecuados para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial
Módulo 2: Desarrollo de aplicaciones de IA con Cognitive Services
Cognitive Services son los principales bloques de creación para integrar las capacidades de IA en las aplicaciones. En este módulo, descubrirá cómo aprovisionar, proteger, supervisar e implementar Cognitive Services.
Lecciones
- Introducción a Cognitive Services
- Uso de Cognitive Services para aplicaciones empresariales
Laboratorio: Introducción a Cognitive Services
Laboratorio: Administración de la seguridad de Cognitive Services
Laboratorio: Supervisión de Cognitive Services
Laboratorio: Uso de contenedores de Cognitive Services
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Aprovisionamiento y consumo de Cognitive Services en Azure
- Administración de la seguridad de Cognitive Services
- Supervisión de Cognitive Services
- Uso de contenedores de Cognitive Services
Módulo 3: Introducción al procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de extraer información del lenguaje escrito o hablado. En este módulo, descubrirá cómo usar Cognitive Services para analizar y traducir texto.
Lecciones
- Análisis de texto
- Traducción de texto
Laboratorio: Traducción de texto
Laboratorio: Análisis de texto
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Uso del servicio cognitivo Text Analytics para analizar texto
- Uso del servicio cognitivo Translator para traducir texto
Módulo 4: Creación de aplicaciones habilitadas para voz
Muchas aplicaciones y servicios modernos aceptan entradas habladas y pueden responder sintetizando el texto. En este módulo, continuará con la exploración de las capacidades de procesamiento del lenguaje natural aprendiendo a crear aplicaciones habilitadas para voz.
Lecciones
- Reconocimiento y síntesis de voz
- Speech Translation
Laboratorio: Reconocimiento y síntesis de voz
Laboratorio: Traducción de voz
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Uso del servicio cognitivo Voz para reconocer y sintetizar voz
- Uso del servicio cognitivo Voz para traducir voz
Módulo 5: Creación de soluciones de Language Understanding
A fin de compilar una aplicación que pueda comprender y responder de forma inteligente a la entrada de lenguaje natural, debe definir y entrenar un modelo para el reconocimiento del lenguaje. En este módulo, obtendrá información sobre cómo usar el servicio Language Understanding para crear una aplicación que pueda identificar la intención del usuario a partir de la entrada de lenguaje natural.
Lecciones
- Creación de una aplicación de Language Understanding
- Publicación y uso de una aplicación de Language Understanding
- Uso de Language Understanding con Voz
Laboratorio: Creación de una aplicación cliente de Language Understanding
Laboratorio: Creación de una aplicación de Language Understanding
Laboratorio: Uso de los servicios de Voz y Language Understanding
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Creación de una aplicación de Language Understanding
- Creación de una aplicación cliente para Language Understanding
- Integración de Language Understanding y Voz
Módulo 6: Creación de una solución de QnA
Una de las clases más comunes de interacción entre los usuarios y los agentes de software de inteligencia artificial es que los usuarios envíen preguntas en lenguaje natural y que el agente de inteligencia artificial responda de forma inteligente con una respuesta adecuada. En este módulo, explorará cómo el servicio QnA Maker permite el desarrollo de este tipo de solución.
Lecciones
- Creación de una KB de QnA
- Publicación y uso de una KB de QnA
Laboratorio: Creación de una solución de QnA
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Usar QnA Maker para crear una KB
- Usar una KB de QnA en una aplicación o bot
Módulo 7: IA conversacional y Azure Bot Service
Los bots son la base de un tipo cada vez más común de aplicación de inteligencia artificial en la que los usuarios interactúan en conversaciones con agentes de inteligencia artificial, a veces igual que como lo harían con un agente humano. En este módulo, explorará Microsoft Bot Framework y Azure Bot Service, que juntos proporcionan una plataforma para crear y entregar experiencias conversacionales.
Lecciones
- Aspectos básicos de los bots
- Implementación de un bot conversacional
Laboratorio: Creación de un bot con el SDK de Bot Framework
Laboratorio: Creación de un bot con Bot Framework Composer
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Usar el SDK de Bot Framework para crear un bot
- Usar Bot Framework Composer para crear un bot
Módulo 8: Introducción a la visión informática
La visión informática es un área de inteligencia artificial en la que las aplicaciones de software interpretan la entrada visual a partir de imágenes o vídeo. En este módulo, iniciará la exploración de la visión informática descubriendo cómo usar servicios cognitivos para analizar imágenes y vídeos.
Lecciones
- Análisis de imágenes
- Análisis de vídeos
Laboratorio: Análisis de vídeos
Laboratorio: Análisis de imágenes con Computer Vision
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Usar el servicio Computer Vision para analizar imágenes
- Usar Video Analyzer para analizar vídeos
Módulo 9: Desarrollo de soluciones de Custom Vision
Aunque hay muchos escenarios en los que las capacidades de visión informática generales predefinidas pueden ser útiles, a veces es necesario entrenar un modelo personalizado con sus propios datos visuales. En este módulo, explorará el servicio Custom Vision y cómo usarlo para crear modelos personalizados de clasificación de imágenes y detección de objetos.
Lecciones
- Clasificación de imágenes
- Detección de objetos
Laboratorio: Clasificación de imágenes con Custom Vision
Laboratorio: Detección de objetos en imágenes con Custom Vision
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Usar el servicio Custom Vision para implementar la clasificación de imágenes
- Usar el servicio Custom Vision para implementar la detección de objetos
Módulo 10: Detección, análisis y reconocimiento de caras
La detección facial, el análisis y el reconocimiento son escenarios comunes de visión informática. En este módulo, explorará el usuario de Cognitive Services para identificar caras humanas.
Lecciones
- Detección de caras con el servicio Computer Vision
- Uso del servicio Face
Laboratorio: Detección, análisis y reconocimiento de caras
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Detectar caras con el servicio Computer Vision
- Detectar, analizar y reconocer caras con el servicio Face
Módulo 11: Lectura del texto de imágenes y documentos
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es otro escenario común de Computer Vision, en el que el software extrae texto a partir de imágenes o documentos. En este módulo, explorará servicios cognitivos que se pueden usar para detectar y leer texto en imágenes, documentos y formularios.
Lecciones
- Lectura de texto con el servicio Computer Vision
- Extracción de información de formularios con el servicio Form Recognizer
Laboratorio: Lectura de texto en imágenes
Laboratorio: Extracción de datos de formularios
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Usar el servicio Computer Vision para leer texto en imágenes y documentos
- Usar el servicio Form Recognizer para extraer datos de formularios digitales
Módulo 12: Creación de una solución de minería de conocimientos
En el fondo, muchos escenarios de inteligencia artificial implican la búsqueda inteligente de información basada en consultas de usuario. La minería de conocimientos con tecnología de inteligencia artificial es una manera cada vez más importante de crear soluciones de búsqueda inteligente que usan la inteligencia artificial para extraer información de grandes repositorios de datos digitales, así como permitir a los usuarios buscar y analizar esa información.
Lecciones
- Implementación de una solución de búsqueda inteligente
- Desarrollo de aptitudes personalizadas para una canalización de enriquecimiento
- Creación de un almacén de conocimiento
Laboratorio: Creación de una aptitud personalizada para Azure Cognitive Search
Laboratorio: Creación de una solución de Azure Cognitive Search
Laboratorio: Creación de un almacén de conocimiento con Azure Cognitive Search
Después de completar este módulo, los alumnos podrán hacer lo siguiente:
- Crear una solución de búsqueda inteligente con Azure Cognitive Search
- Implementar una aptitud personalizada en una canalización de enriquecimiento de Azure Cognitive Search
- Usar Azure Cognitive Search para crear un almacén de conocimiento
Este curso incluye:
- Material del curso adjunto
- Manual del curso
- Laboratorios virtuales
-
Certificado de finalización
Éxito en el examen
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Bonificación Fundae
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