AI-3016: Develop custom copilots with Azure AI Studio

Profesionales de TI, desarrolladores de software, ingenieros de datos, arquitectos de soluciones, científicos de datos, gerentes tecnológicos y entusiastas de la inteligencia artificial que buscan aprender a desarrollar asistentes virtuales personalizados usando Azure AI Studio. Estos individuos están interesados en integrar IA en sus aplicaciones y sistemas para mejorar la funcionalidad, eficiencia y experiencia del usuario en sus respectivos campos.

Módulo 1 Introducción a Azure AI Foundry

• ¿Qué es Inteligencia artificial de Azure Studio?
• Cómo funciona Inteligencia artificial de Azure Studio
• Descripción del procesamiento de lenguaje natural
• Cuándo usar Inteligencia artificial de Azure Studio
• Ejercicio: explorar Inteligencia artificial de Azure Studio

Módulo 2 Exploración e implementación de modelos desde el catálogo de modelos en el portal de Azure AI Foundry

• Exploración de los modelos de lenguaje en el catálogo de modelos
• Implementación de un modelo en un punto de conexión
• Mejora del rendimiento de un modelo de lenguaje
• Ejercicio: Exploración, implementación y chat con modelos de lenguaje

Módulo 3 Introducción al flujo de avisos para desarrollar aplicaciones de modelos lingüísticos en Inteligencia artificial de Azure Studio

• Descripción del ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM)
• Comprender los componentes principales y exploración de los tipos de flujo
• Exploración de conexiones y runtime
• Exploración de variantes y opciones de supervisión
• Ejercicio: Introducción al flujo de avisos

Módulo 4 Creación de una solución de copiloto basada en RAG con tus propios datos mediante Inteligencia artificial de Azure Studio

• Información sobre cómo establecer el modelo de lenguaje
• Hacer que los datos se puedan encontrar
• Creación de un Copilot con flujo de avisos
• Ejercicio: Creación de un copiloto personalizado que use datos propios

Módulo 5 Ajuste de un modelo de lenguaje con Azure AI Foundry

• Comprender cuándo optimizar un modelo de lenguaje
• Preparación de los datos para optimizar un modelo de finalización de chat
• Exploración de modelos de lenguaje de optimización de Inteligencia Artificial de Azure Studio
• Ejercicio: Ajuste de un modelo base

Módulo 6 Evaluación del rendimiento de las aplicaciones de IA generativas con Azure AI Foundry

• Evaluación del rendimiento del modelo
• Evaluar manualmente el rendimiento de un modeloEvaluación del rendimiento de las aplicaciones de IA generativas
• Ejercicio: Evaluación del rendimiento de la aplicación de IA generativa

Modulo 7 Inteligencia artificial generativa responsable

• Planeamiento de una solución de inteligencia artificial generativa responsable
• Identificación de daños posibles
• Medición de daños posibles
• Mitigación de daños posibles
• Operación de una solución de inteligencia artificial generativa responsable
• Ejercicio: Exploración de filtros de contenido en Inteligencia artificial de Azure Studio

Se recomienda estar familiarizado con los servicios y conceptos básicos de inteligencia artificial de Azure. 

• Curso: Inglés / Español
  

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

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