AI-901: Introducción a la IA en Azure

Acerca de este curso

Este curso proporciona una introducción práctica a lA. A lo largo de la formación se abordan tanto los principios clave del aprendizaje automático como las capacidades de la plataforma Azure para desarrollar aplicaciones inteligentes.

El contenido combina conceptos teóricos de IA con habilidades tecnológicas básicas que constituyen una base sólida para quienes desean comenzar una carrera profesional en el desarrollo e implementación de soluciones de inteligencia artificial en entornos cloud.

El presente curso oficial corresponde al contenido diseñado por Microsoft con la denominación Course AI-901T00-A: Introduction to AI in Azure.

A quién va dirigido

Objetivos del curso

Al finalizar este curso, el participante será capaz de comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y utilizar los servicios de IA de Microsoft Azure y Azure AI Foundry para crear soluciones inteligentes basadas en datos.

Entre los principales objetivos de aprendizaje se incluyen:

• Comprender los conceptos fundamentales de inteligencia artificial, aprendizaje automático e IA responsable.
• Identificar los principales tipos de soluciones de IA y sus aplicaciones en entornos empresariales.
• Conocer los fundamentos de la IA generativa, incluyendo el funcionamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y el diseño de prompts efectivos.
• Comprender el concepto de agentes de IA y cómo encapsulan el comportamiento de los modelos mediante instrucciones del sistema y herramientas.
• Utilizar Azure AI Foundry para seleccionar, desplegar y probar modelos de IA, así como para crear y validar agentes mediante el portal y APIs.
• Explorar las capacidades de procesamiento del lenguaje natural y análisis de texto para interpretar información contenida en documentos y contenido textual.
• Analizar imágenes mediante técnicas de visión por computador, comprendiendo modelos como redes neuronales convolucionales (CNN) y vision transformers (ViT).
• Utilizar modelos multimodales para analizar imágenes y generar contenido visual, incluyendo imágenes y vídeo mediante IA generativa.
• Implementar soluciones de reconocimiento y síntesis de voz utilizando los servicios de Azure Speech (speech-to-text y text-to-speech).
• Extraer información estructurada a partir de documentos, imágenes y datos no estructurados mediante tecnologías como OCR, Azure Vision, Azure Document Intelligence y Azure AI Search.
• Comprender cómo desarrollar soluciones de IA de forma segura, escalable y responsable utilizando las capacidades de Microsoft Azure.

Certificación incluida

Este curso oficial es el recomendado por Microsoft para la preparación del siguiente examen de certificación oficial valorado en 125 € (IVA incl.), que incluimos en el precio del curso a todos los miembros del programa PUE Alumni.

• Exam AI-901: Microsoft Azure AI Fundamentals.

La superación de este examen es requisito imprescindible para obtener la certificación Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals.

PUE es Training Services Partner de Microsoft autorizado por dicha multinacional para impartir formación oficial en sus tecnologías.

Somos centro certificador oficial facilitando la gestión del examen al candidato. El alumno podrá realizar su certificación, bien en nuestras instalaciones o, si lo prefiere, a través de la opción Online Proctored, que permite atender la certificación oficial de Microsoft desde cualquier ubicación con una simple conexión a internet.

Contenidos

Módulo 1. Introducción a los conceptos de inteligencia artificial.

• Introducción a la inteligencia artificial.
• IA generativa y agentes.
• Análisis de texto y procesamiento del lenguaje natural.
• Speech (voz).
• Computer vision.
• Extracción de información.
• Ejercicio: explorar IA sencilla como agente.

Módulo 2. Introducción a la IA generativa y agentes .

• Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
• Prompts.
• Agentes de IA.
• Ejercicio: explorar IA generativa.

Módulo 3. Introducción a conceptos de procesamiento del lenguaje natural .

• Traducción.
• Análisis de texto estadístico.
• Modelos de lenguaje de servicio.
• Ejercicio: explorar análisis de texto.

Módulo 4. Introducción a conceptos de IA para speech.

• Clasificación de voz.
• Reconocimiento de voz.
• Síntesis de voz.
• Ejercicio: explorar IA de voz.

Módulo 5. Introducción a conceptos de computer vision.

• Filtros y técnicas de computer vision.
• Formas de usar computer vision.
• Redes neuronales convolucionales.
• Vision transformers y modelos visuales.
• Generación de imágenes.
• Ejercicio: explorar computer vision.

Módulo 6. Introducción a conceptos de extracción de información con IA.

• Información no estructurada.
• Visión general de la extracción de información.
• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
• Extracción de formularios y mapeo de campos.
• Ejercicio: explorar extracción de información.

Módulo 7. Primeros pasos con IA en Azure.

• Comprender Azure AI.
• Desarrollo de aplicaciones de IA en Azure.
• Microsoft Foundry para IA.
• Uso de endpoints de Microsoft Foundry.
• Ejercicio: trabajar con Microsoft Foundry.

Módulo 8. Trabajar con IA generativa y agentes en Azure.

• Modelos de IA generativa.
• Uso de un modelo de IA generativa.
• Creación de un agente.
• Ejercicio: crear soluciones con IA generativa y agentes en Microsoft Foundry.

Módulo 9. Uso de análisis de texto en Azure.

• Azure Language.
• Azure Language SDK.
• Azure Language MCP.
• Ejercicio: aplicar análisis de texto en Microsoft Foundry.

Módulo 10. Implementar soluciones de voz en Azure.

• Reconocimiento de voz.
• Síntesis de voz.
• Creación de un agente con capacidades de voz.
• Ejercicio: trabajar con Speech en Microsoft Foundry.

Módulo 11. Aplicar computer vision en Azure.

• Modelos multimodales para análisis de imágenes.
• Modelos de generación de imágenes.
• Modelos de generación de vídeo.
• Ejercicio: usar computer vision en Microsoft Foundry.

Módulo 12. Explorar la extracción de información basada en IA en Azure.

• Extraer información de documentos.
• Extraer información de audio y vídeo.
• Ejercicio: utilizar Content Understanding en Microsoft Foundry.