AI-102T00: Diseño e implementación de una solución de IA de Microsoft Azure

Módulo 1: Introducción a la IA en Azure

La Inteligencia Artificial (IA) se encuentra cada vez más en el centro de las aplicaciones y servicios modernos. En este módulo, aprenderás sobre algunas capacidades comunes de IA que puedes aprovechar en tus aplicaciones y cómo esas capacidades se implementan en Microsoft Azure. También aprenderás sobre algunas consideraciones para diseñar e implementar soluciones de IA de manera responsable.

Lecciones

• Introducción a la Inteligencia Artificial

• Inteligencia Artificial en Azure

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Describir las consideraciones para crear aplicaciones con habilitación de IA

• Identificar servicios de Azure para el desarrollo de aplicaciones de IA

Módulo 2: Desarrollo de aplicaciones de IA con Cognitive Services

Los Cognitive Services son los bloques de construcción fundamentales para integrar capacidades de IA en tus aplicaciones. En este módulo, aprenderás cómo aprovisionar, proteger, supervisar e implementar servicios cognitivos.

Lecciones

• Primeros pasos con Cognitive Services

• Uso de Cognitive Services para aplicaciones empresariales

Laboratorio: Primeros pasos con Cognitive Services

Laboratorio: Gestión de la seguridad de Cognitive Services

Laboratorio: Supervisión de Cognitive Services

Laboratorio: Uso de un contenedor de Cognitive Services

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Aprovisionar y consumir servicios cognitivos en Azure

• Gestionar la seguridad de los servicios cognitivos

• Supervisar los servicios cognitivos

• Utilizar un contenedor de servicios cognitivos

Módulo 3: Primeros pasos con el Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de extraer información de la lengua escrita o hablada. En este módulo, aprenderás cómo utilizar los servicios cognitivos para analizar y traducir texto.

Lecciones

• Análisis de texto

• Traducción de texto

Laboratorio: Traducción de texto

Laboratorio: Análisis de texto

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Utilizar el servicio cognitivo Text Analytics para analizar texto

• Utilizar el servicio cognitivo Translator para traducir texto

Módulo 4: Creación de aplicaciones con habilitación de voz

Muchas aplicaciones y servicios modernos aceptan entrada oral y pueden responder sintetizando texto. En este módulo, continuarás explorando las capacidades de procesamiento del lenguaje natural aprendiendo cómo construir aplicaciones con habilitación de voz.

Lecciones

• Reconocimiento y síntesis de voz

• Traducción de voz

Laboratorio: Reconocimiento y síntesis de voz

Laboratorio: Traducción de voz

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Utilizar el servicio cognitivo Speech para reconocer y sintetizar voz

• Utilizar el servicio cognitivo Speech para traducir voz

Módulo 5: Creación de soluciones de Comprensión del Lenguaje

Para construir una aplicación que pueda comprender y responder inteligentemente a una entrada de lenguaje natural, debes definir y entrenar un modelo de comprensión del lenguaje. En este módulo, aprenderás cómo utilizar el servicio Language Understanding para crear una aplicación que pueda identificar la intención del usuario a partir de una 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 Speech

Laboratorio: Crear una aplicación cliente de Language Understanding

Laboratorio: Crear una aplicación de Language Understanding

Laboratorio: Uso de los servicios Speech y Language Understanding

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Crear una aplicación de Language Understanding

• Crear una aplicación cliente para Language Understanding

• Integrar Language Understanding y Speech

Módulo 6: Construcción de una solución QnA

Uno de los tipos de interacción más comunes entre usuarios y agentes de software de IA es cuando los usuarios envían preguntas en lenguaje natural y el agente de IA responde inteligentemente con una respuesta adecuada. En este módulo, explorarás cómo el servicio QnA Maker permite el desarrollo de este tipo de solución.

Lecciones

• Creación de una base de conocimientos QnA

• Publicación y uso de una base de conocimientos QnA

Laboratorio: Crear una solución QnA

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Utilizar QnA Maker para crear una base de conocimientos

• Utilizar una base de conocimientos QnA en una aplicación o bot

Módulo 7: IA conversacional y el Servicio de Bots de Azure

Los bots son la base de un tipo de aplicación de IA cada vez más común, en la que los usuarios interactúan en conversaciones con agentes de IA, a menudo de la misma manera que lo harían con un agente humano. En este módulo, explorarás Microsoft Bot Framework y el Servicio de Bots de Azure, que juntos proporcionan una plataforma para crear y entregar experiencias conversacionales.

Lecciones

• Fundamentos de los bots

• Implementación de un bot conversacional

Laboratorio: Crear un bot con el Bot Framework SDK

Laboratorio: Crear un bot con Bot Framework Composer

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Utilizar el Bot Framework SDK para crear un bot

• Utilizar Bot Framework Composer para crear un bot

Módulo 8: Primeros pasos con la Visión por Computadora

La visión por computadora es un área de la inteligencia artificial en la que las aplicaciones de software interpretan la entrada visual de imágenes o video. En este módulo, comenzarás a explorar la visión por computadora aprendiendo cómo utilizar los servicios cognitivos para analizar imágenes y video.

Lecciones

• Análisis de imágenes

• Análisis de videos

Laboratorio: Análisis de video

Laboratorio: Análisis de imágenes con Computer Vision

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Utilizar el servicio Computer Vision para analizar imágenes

• Utilizar Video Analyzer para analizar videos

Módulo 9: Desarrollo de soluciones de Visión Personalizada

Si bien hay muchos escenarios en los que las capacidades predefinidas de visión por computadora general son útiles, a veces necesitas entrenar un modelo personalizado con tus propios datos visuales. En este módulo, explorarás el servicio Custom Vision y cómo utilizarlo para crear modelos de clasificación de imágenes y detección de objetos personalizados.

Lecciones

• Clasificación de imágenes

• Detección de objetos

Laboratorio: Clasificación de imágenes con Custom Vision

Laboratorio: Detección de objetos en imágenes con Custom Vision

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Utilizar el servicio Custom Vision para implementar la clasificación de imágenes

• Utilizar el servicio Custom Vision para implementar la detección de objetos

Módulo 10: Detección, análisis y reconocimiento de rostros

La detección, el análisis y el reconocimiento facial son escenarios comunes de visión por computadora. En este módulo, explorarás el uso de servicios cognitivos para identificar rostros humanos.

Lecciones

• Detección de rostros con el servicio Computer Vision

• Uso del servicio Face

Laboratorio: Detección, análisis y reconocimiento de rostros

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Detectar rostros con el servicio Computer Vision

• Detectar, analizar y reconocer rostros con el servicio Face

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, explorarás servicios cognitivos que pueden utilizarse 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

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Utilizar el servicio Computer Vision para leer texto en imágenes y documentos

• Utilizar el servicio Form Recognizer para extraer datos de formularios digitales

Módulo 12: Creación de una solución de minería de conocimiento

En última instancia, muchos escenarios de IA implican buscar información de manera inteligente basándose en consultas de usuario. La minería de conocimiento potenciada por IA es una forma cada vez más importante de construir soluciones de búsqueda inteligente que utilizan IA para extraer información de grandes repositorios de datos digitales y permitir a los usuarios encontrar y analizar esa información.

Lecciones

• Implementación de una solución de búsqueda inteligente

• Desarrollo de habilidades personalizadas para un pipeline de enriquecimiento

• Creación de un almacén de conocimientos

Laboratorio: Crear una habilidad personalizada para Azure Cognitive Search

Laboratorio: Crear una solución de Azure Cognitive Search

Laboratorio: Crear un almacén de conocimientos con Azure Cognitive Search

Al finalizar este módulo, los estudiantes serán capaces de:

• Crear una solución de búsqueda inteligente con Azure Cognitive Search

• Implementar una habilidad personalizada en un pipeline de enriquecimiento de Azure Cognitive Search

• Utilizar Azure Cognitive Search para crear un almacén de conocimientos