Descripción del curso

Este curso se imparte en modalidad online. La duración aproximada del curso es de 115 horas que se distribuye entre el contenido y las herramientas de colaboración. A su finalización, el alumno recibirá un diploma acreditativo.

La formación se realiza a través de nuestro Campus Virtual, con esta modalidad dispondrás de todo el contenido didáctico en la plataforma del curso y estará accesible, desde el día de inicio de curso, las 24 horas todos los días de la semana. El acceso al Campus estará disponible por 10 semanas.

El alumno también dispondrá de foros de participación, así como una tutorización continua.

Acerca de este curso

Aprende cómo implementar tecnologías de Azure OpenAI para desarrollar tu programa de Inteligencia Artificial. Nuestro curso técnico de Azure OpenAI cubre cómo utilizar el entorno de Azure para configurar el ambiente para la IA avanzada. Avanza en tu carrera y toma el control de tu programa de IA con el curso técnico de Azure OpenAI.

Dirigido a

Directores de informática, profesionales TIC, responsables de innovación y desarrollo en la organización, Directivos de diferentes departamentos que quieran conocer como la Inteligencia Artificial de la mano de OpenAI y Azure pueden abordar sus nuevos retos de expansión tecnológica, profesionales de innovación, empleados y todos aquellos que deseen conocer una de las principales tecnologías disruptivas en la actualidad.

Un curso práctico para aprender a usar el servicio de inteligencia artificial general de Azure

Dirigido a

Este curso está dirigido a profesionales, estudiantes y entusiastas de la inteligencia artificial que quieran conocer y utilizar el servicio de Azure OpenAI, una plataforma de computación en la nube que ofrece acceso a modelos de inteligencia artificial general (IAG) de última generación, capaces de realizar diversas tareas cognitivas a partir de una entrada de texto natural.

Requisitos

Para realizar este curso se requiere tener un nivel básico de conocimientos sobre inteligencia artificial, así como nociones de programación en alguno de los lenguajes soportados por el SDK de Azure OpenAI (Python, Java, C#, Node.js o Ruby). Además, se necesita tener una cuenta de Azure y una clave de acceso al servicio de Azure OpenAI, que se puede obtener de forma gratuita por un período limitado.

Objetivos del curso

Comprender los conceptos básicos de la generación de texto con modelos de lenguaje pre-entrenados y cómo se pueden adaptar a dominios específicos.

Aprender a usar Azure OpenAI personalizado para crear, entrenar y gestionar modelos ajustados de GPT-4.

Explorar las posibilidades creativas y las limitaciones éticas de la generación de texto con GPT-4.

Desarrollar habilidades prácticas para implementar y consumir modelos de GPT-4 desde diferentes plataformas y lenguajes de programación.

Aplicar los conocimientos adquiridos en un proyecto final que consiste en generar textos sobre un tema elegido por el alumno.

Explorar las posibilidades creativas y las limitaciones éticas de la generación de texto con GPT-4.

Desarrollar habilidades prácticas para implementar y consumir modelos de GPT-4 desde diferentes plataformas y lenguajes de programación.

Aplicar los conocimientos adquiridos en un proyecto final que consiste en generar textos sobre un tema elegido por el alumno.

Unidad 1: Introducción a Azure OpenAI Service

• Fundamentos de Azure OpenAI: qué es, cómo funciona y qué ventajas ofrece.
• Principales conceptos: Tokens, recursos, implementaciones, modelos y aprendizaje en contexto.
• Acceso a Azure OpenAI: cómo obtener una clave de acceso y cómo usar el portal de Azure.
• Tipos de modelos en Azure OpenAI: qué son, cómo se clasifican y qué características tienen.
• Implementación de modelos de IAG: cómo crear y configurar una implementación de un modelo de Azure OpenAI.
• Uso de mensajes para obtener finalizaciones de modelo: cómo enviar y recibir mensajes a una implementación para obtener resultados de un modelo.

Unidad 2: Uso de Azure OpenAI Studio

• Modelos GPT-3, Davinci, Curie, Babbage y Ada: qué son, cómo se diferencian y qué aplicaciones tienen.
• Modelos Codex y Cushman: qué son, cómo se relacionan con GPT-3 y qué usos tienen en el desarrollo de software y la generación de texto.
• El ajuste del modelo: qué es, cómo se hace y qué beneficios tiene para personalizar un modelo según las necesidades del usuario.
• Cómo gestionar el filtrado de contenido: qué es, cómo se activa y cómo se configura para evitar resultados inapropiados o sensibles.
• Creación de un recurso: cómo crear un recurso de Azure OpenAI y asignarle un modelo, un plan y una región.
• La gestión de inserciones: qué son, cómo se usan y cómo se personalizan para añadir información adicional o modificar el comportamiento de un modelo.
• Finalizaciones: qué son, cómo se obtienen y cómo se interpretan los resultados de un modelo.
• Uso de código: cómo usar el SDK de Azure OpenAI para interactuar con el servicio desde diferentes lenguajes de programación.
• Uso de Azure OpenAI Studio: cómo usar la herramienta web de Azure OpenAI para crear, probar y compartir proyectos de IAG.
• Práctica: Integración de Azure OpenAI en la aplicación

Unidad 3: Administración de identidades

• API REST: qué es, cómo se usa y qué ventajas tiene para integrar el servicio de Azure OpenAI con otras aplicaciones o servicios.
• Cifrado de datos: qué es, cómo se aplica y qué garantías ofrece para proteger la privacidad y la seguridad de los datos.
• Control de versiones: qué es, cómo se hace y qué beneficios tiene para mantener un historial de los cambios realizados en un proyecto de IAG.
• Swagger de API REST: qué es, cómo se usa y qué utilidad tiene para documentar y probar la API REST de Azure OpenAI.

Unidad 4: Gestión de una aplicación con Azure OpenAI

• Comprender la ingeniería de mensajería
• Escribir mensajes más eficaces
• Gestión de conexto para mejorar la precisión
• Uso de la ingeniería de mensajería en la aplicación

Unidad 5: Generación de código e imágenes con Azure OpenAI Service

• Construcción de código a partir de lenguaje natural
• Uso de GitHub copilot
• Completar código y ayuda en el proceso de desarrollo
• Corrección de errores y mejora de código
• Integración de DALL-E en Azure OpenAI Studio
• Uso de la API REST de Azure OpenAI para consumir modelos DALL-E
• Generación de imágenes

Laboratorios

• Se realizará un proyecto de aplicación práctica de GPT-4 con Azure OpenAI personalizado, en el que se creará un modelo ajustado para generar textos sobre un tema específico, se configurará el filtrado de contenido y las inserciones, se creará una implementación y se obtendrán finalizaciones desde el código y desde Azure OpenAI Studio.