AI-3003: Build a natural language processing solution with Azure AI Services

• Implementar un recurso de lenguaje y utilizar modelos prediseñados
• Cree una solución de clasificación de texto personalizada
• Cree una solución personalizada de reconocimiento de entidades con nombre (NER)

Módulo 1 Análisis de texto con Lenguaje de Azure AI

• 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

Módulo 2 Creación de una solución de respuesta a preguntas

• 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

Módulo 3 Creación de un modelo de reconocimiento del lenguaje conversacional

• 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

Módulo 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

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

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

Módulo 6 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

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

• 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

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

• Aprovisionamiento de un recurso de Azure para la traducción de voz
• Traducción de voz a texto
• Síntesis de traducciones
• Ejercicio: Traducir voz

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. Si no tiene ninguna experiencia anterior en programación, se recomienda completar la ruta de aprendizaje Primeros pasos con C# o Primeros pasos con Python antes de empezar con esta.

• Curso: Inglés / Español
• Labs: Inglés / Español

Este curso forma parte de las Credenciales de Aptitudes aplicadas de Microsoft.

Para obtener esta credencial de Habilidades Aplicadas de Microsoft, los estudiantes demuestran la capacidad de crear una solución de procesamiento del lenguaje natural (NLP) mediante el uso de Azure AI Language.

Applied Skills: Explore todas las credenciales en una guía