AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

Descripción del curso

AI-102 Designing and Implementing an Azure AI Solution está destinado a desarrolladores de software que quieren crear aplicaciones con inteligencia artificial que utilizan Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search y Microsoft Bot Framework. El lenguaje de programación que se usará en el curso será C# o Python.

 

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.

 

Objetivos

  • Describir las consideraciones para el desarrollo de aplicaciones habilitadas para IA

  • Cree, configure, implemente y asegure Azure Cognitive Services

  • Desarrollar aplicaciones que analicen texto

  • Desarrollar aplicaciones habilitadas para voz

  • Cree aplicaciones con capacidades de comprensión del lenguaje natural

  • Crear aplicaciones QnA

  • Cree soluciones conversacionales con bots

  • Utilice los servicios de visión por computadora para analizar imágenes y videos

  • Cree modelos de visión artificial personalizados

  • Desarrolle aplicaciones que detecten, analicen y reconozcan rostros

  • Desarrolle aplicaciones que lean y procesen texto en imágenes y documentos

  • Cree soluciones de búsqueda inteligente para la minería del conocimiento

 

Ruta Formativa

  • Preparación para desarrollar soluciones de inteligencia artificial en Azure (11 Unidades) 
  • Creación y consumo de Cognitive Services (8 Unidades)
  • Protección de Cognitive Services (6 Unidades)
  • Supervisión de Cognitive Services (8 Unidades)
  • Implementación de Cognitive Services en contenedores (6 Unidades)
  • Extracción de información del texto con el servicio Language (10 Unidades)
  • Traducción de texto con el servicio Translator (8 Unidades)
  • Creación de aplicaciones habilitadas para voz con el servicio de Voz (9 Unidades)
  • Traducción de voz con el servicio de voz (7 Unidades)
  • Creación de una aplicación de Language Understanding (10 Unidades)
  • Publicación y uso de una aplicación de Language Understanding (7 Unidades)
  • Uso de Language Understanding con Voz  (6 Unidades)
  • Creación de una solución de respuesta a preguntas  (12 Unidades)
  • Creación de un bot con el SDK de Bot Framework (8 Unidades)
  • Creación de un bot con Bot Framework Composer (8 Unidades)
  • Análisis de imágenes (7 Unidades)
  • Analizar vídeos (7 Unidades)
  • Clasificación de imágenes (7 Unidades) 
  • Detección de objetos en imágenes (7 Unidades) 
  • Detección, análisis y reconocimiento de caras  (10 Unidades)
  • Lectura de texto en imágenes y documentos con el servicio Computer Vision(7 Unidades)
  • Extracción de datos de formularios con Form Recognizer (11 Unidades
  • Creación de una solución de Azure Cognitive Search (10 Unidades)
  • Creación de una aptitud personalizada para Azure Cognitive Search(6 Unidades)
  • Creación de un almacén de conocimiento con Azure Cognitive Search(6 Unidades)


Esquema del curso

Módulo1: 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
Módulo2: 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

Módulo3: 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

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

Para adquirir aptitudes de C# o Python, complete las rutas de aprendizaje gratuitas Primeros pasos con C# o Python para principiantes antes de asistir al curso.  Si no tiene experiencia con la inteligencia artificial y quiere obtener información general sobre las capacidades de inteligencia artificial en Azure, plantéese completar la certificación Azure AI Fundamentals antes de realizar esta.

 

Idioma:

  • Curso: Inglés / Español
  • Labs: Inglés
€695.00