Este curso ha sido retirado del catálogo del proveedor y ha sido reemplazado por Microsoft AI-103: Desarrollar aplicaciones y agentes de IA en Azure .
curso Microsoft AI-102: Desarrollar soluciones de IA en Azure es para DESARROLLO de software que Quiero sa crear aplicadoii JUNTOS por IA ce utilizară Azure servicios cognitivos, Azure Búsqueda cognitiva şi Microsoft Marco de robots. curso va utilizar C# o Pitón como idioma de nombramiento.
En dentro del curso Microsoft AI-102: Diseño e implementación de un Microsoft Azure La solución de IA aprender:
- Describir las consideraciones para el desarrollo de aplicaciones de IA.
- Para crear, configurar, implementar şi asegurar efectivamente Azure Servicios cognitivos
- Desarrollar aplicaciones que analicen texto.
- Desarrollar aplicaciones habilitadas para voz
- Para crear aplicaciones con capacidades de comprensión del lenguaje natural
- Para crear aplicaciones QnA
- Para crear soluciones conversacionales con bots
- Utilice servicios de visión por computadora para analizar imágenes. şi Vídeos
- Cree modelos de visión por computadora personalizados
- Desarrollar aplicaciones que detecten, analicen şi reconozco caras
- Desarrollar aplicaciones que lean şi texto del proceso în imágenes şi documentos
- Crear soluciones de búsqueda inteligentes para la extracción de conocimiento.
Ser A en el curso Microsoft AI-102: Diseño e implementación de un Microsoft Azure Solución AI, los participantes deben:
- Saber Microsoft Azure şi tener la capacidad de navegar a través del portal Azure
- Tener conocimientos de C# o Python.
- Familiarizarse con la semántica de programación JSON. şi REST
materiales de curso hay în idioma Spaniolă. Entregando se cara în idioma Română.
Módulo 1: Introducción a la IA en Azure
La Inteligencia Artificial (IA) está cada vez más en el centro de las aplicaciones y servicios modernos. En este módulo, aprenderá sobre algunas capacidades comunes de IA que puede aprovechar en sus aplicaciones y cómo se implementan esas capacidades en Microsoft Azure. También conocerá algunas consideraciones para diseñar e implementar soluciones de IA de manera responsable.
Módulo 2: Desarrollo de aplicaciones de IA con servicios cognitivos
Los servicios cognitivos son los componentes básicos para integrar las capacidades de IA en sus aplicaciones. En este módulo, aprenderá cómo aprovisionar, proteger, monitorear e implementar servicios cognitivos.
Módulo 3: Introducción al procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de extraer información del lenguaje escrito o hablado. En este módulo, aprenderá a utilizar servicios cognitivos para analizar y traducir texto.
Módulo 4: Creación de aplicaciones habilitadas para voz
Muchas aplicaciones y servicios modernos aceptan entradas de voz y pueden responder sintetizando texto. En este módulo, continuará su exploración de las capacidades de procesamiento del lenguaje natural aprendiendo cómo crear aplicaciones habilitadas para voz.
Módulo 5: Creación de soluciones de comprensión del lenguaje
Para crear una aplicación que pueda comprender y responder de forma inteligente a la entrada del lenguaje natural, debe definir y entrenar un modelo para la comprensión del lenguaje. En este módulo, aprenderá a utilizar el servicio Language Understanding para crear una aplicación que pueda identificar la intención del usuario a partir de la entrada en lenguaje natural.
Módulo 6: Creación de una solución QnA
Uno de los tipos de interacción más comunes entre los usuarios y los agentes de software de IA es que los usuarios envíen preguntas en lenguaje natural y que el agente de IA responda de manera inteligente con una respuesta adecuada. En este módulo, explorará cómo el servicio QnA Maker permite el desarrollo de este tipo de solución.
Módulo 7: IA conversacional y el Azure Servicio de bots
Los bots son la base de un tipo cada vez más común de aplicación de IA en la que los usuarios entablan conversaciones con agentes de IA, a menudo como lo harían con un agente humano. En este módulo, explorará las Microsoft Marco Bot y el Azure Bot Service, que en conjunto brindan una plataforma para crear y brindar experiencias conversacionales.
Módulo 8: Introducción a la visión por computadora
La visión por computadora es un área de la inteligencia artificial en la que las aplicaciones de software interpretan información visual a partir de imágenes o videos. En este módulo, comenzará su exploración de la visión por computadora aprendiendo cómo utilizar servicios cognitivos para analizar imágenes y videos.
Módulo 9: Desarrollo de soluciones de visión personalizadas
Si bien hay muchos escenarios en los que las capacidades generales de visión por computadora predefinidas pueden resultar útiles, a veces es necesario entrenar un modelo personalizado con sus propios datos visuales. En este módulo, explorará el servicio Custom Vision y cómo utilizarlo para crear modelos personalizados de clasificación de imágenes y detección de objetos.
Módulo 10: Detección, análisis y reconocimiento de rostros
La detección, el análisis y el reconocimiento faciales son escenarios comunes de visión por computadora. En este módulo, explorará al usuario de servicios cognitivos para identificar rostros humanos.
Módulo 11: Lectura de texto en imágenes y documentos
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es otro escenario común de visión por computadora, en el que el software extrae texto de imágenes o documentos. En este módulo, explorará los servicios cognitivos que se pueden utilizar para detectar y leer texto en imágenes, documentos y formularios.
Módulo 12: Creación de una solución de minería de conocimientos
En última instancia, muchos escenarios de IA implican una búsqueda inteligente de información basada en las consultas de los usuarios. La minería de conocimientos impulsada por la IA es una forma cada vez más importante de crear soluciones de búsqueda inteligentes que utilizan la IA para extraer información de grandes depósitos de datos digitales y permitir a los usuarios encontrar y analizar esa información.
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este curso yo preparar pe partícipe para Yo apoyoerea examen Microsoft AI-102: Diseño e implementación de un Microsoft Azure Soluciones de IA şi RECOPILACIÓN Certificación de Microsoft Certificado: Azure Ingeniero asociado de IA
Microsoft AI-102: Desarrollar soluciones de IA en Azure
Detalles del curso
Curso de preguntas frecuentes Microsoft AI-102 – Diseño e implementación de un Microsoft Azure Soluciones de IA
¿Cómo puede Microsoft ¿AI-102 para apoyar a una empresa en la implementación de soluciones de IA?
El curso y la certificación AI-102 permiten a los desarrolladores y equipos técnicos desarrollar soluciones de IA escalables, eficientes y compatibles en Azure. La empresa puede integrar inteligencia artificial en procesos, automatizar operaciones complejas y utilizar análisis de datos avanzados, aumentando la eficiencia y brindando una experiencia superior al cliente.
¿Qué habilidades prácticas adquirirán los empleados con este curso?
Los participantes aprenderán a desarrollar modelos de IA utilizando Azure Machine Learning, crear soluciones para reconocimiento de imágenes, procesamiento de textos e integrar servicios cognitivos Azure. También adquirirán habilidades en la implementación de chatbots, monitoreando y optimizando su desempeño para una mejor integración en los negocios.
¿Cómo afecta la certificación AI-102 a la capacidad de una empresa para seguir siendo competitiva?
AI-102 permite a la empresa adoptar e implementar soluciones innovadoras de IA, mejorando así la eficiencia y proporcionando una ventaja competitiva. La implementación de tecnologías avanzadas puede reducir los costos operativos, acelerar los procesos y ayudar a la empresa a responder más rápidamente a las necesidades del mercado y de los clientes, manteniéndola competitiva.
¿Qué importancia tiene para las empresas la documentación y el seguimiento continuo de las soluciones de IA aprendidas en AI-102?
Documentar y monitorear las soluciones de IA permite a las empresas garantizar su rendimiento, escalabilidad y cumplimiento. AI-102 enseña a los profesionales a establecer procesos continuos de evaluación y optimización esenciales para mantener la calidad de las soluciones y adaptarlas a las cambiantes demandas del mercado.
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