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Curso AI-3003: Build a natural language processing solution with Azure AI Services
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.
Los candidatos a esta credencial deben tener un conocimiento sólido de la creación y el uso de varios modelos de PNL de Azure a través de Language Studio y en código, incluidos los modelos personalizados. También deben tener experiencia en programación en Python o C#, estar familiarizados con Azure Portal y sentirse cómodos aprovisionando recursos de Azure AI.
Nivel: Intermedio - Rol: Ingeniero de IA, Desarrollador, Arquitecto de soluciones - Producto: Lenguaje de Azure AI - Asunto: Inteligencia artificial
Curso dirigido a
Este curso se dirige principalmente a desarrolladores de aplicaciones que deseen incluir el procesamiento del lenguaje natural en sus aplicaciones. Los estudiantes deberían contar con experiencia en programación en Python o C#, estar familiarizados con Azure Portal y sentirse cómodos con el aprovisionamiento de recursos de Azure AI.
Objetivos de la formación AI-3003
En este curso, aprenderás a implementar soluciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) mediante los servicios de Microsoft Azure AI. En concreto, aprenderá a hacer lo siguiente:
- Diseñar una solución que procese el lenguaje natural con Lenguaje de Azure AI.
- Crear una solución que analice texto utilizando características preconfiguradas.
- Entrenar un modelo para una solución de lenguaje personalizado para la respuesta a preguntas y el reconocimiento del lenguaje conversacional.
- Describir, sintetizar y traducir voz
Contenido del curso AI-3003
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 Crear soluciones de respuesta a preguntas con Lenguaje de Azure AI
- Entender 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 Reconocimiento de entidades con nombre personalizado
- Descripción del reconocimiento de entidades con nombre personalizado
- 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 Azure AI Translator
- Descripción de la detección, traducción y transliteración de idioma
- Especificar opciones de traducción
- Definición de traducciones personalizadas
- Ejercicio: Traducción de texto con el servicio Azure AI Translator
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: Traducción de voz
Módulo 9 Desarrollo de una aplicación de IA generativa habilitada para audio
- Implementación de un modelo multimodal
- Desarrollo de una aplicación de chat basada en audio
- Ejercicio: Desarrollo de una aplicación de chat habilitada para audio
Requisitos previos
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.
Idioma
- Curso: Inglés / Español
- Labs: Inglés / Español
Aptitudes aplicadas de Microsoft
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