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.

¿A quién va dirigido?

Este curso está dirigido a profesionales de la tecnología aspirantes que están al inicio de su carrera en el desarrollo de soluciones de IA. Es útil tener algunos conocimientos de la sintaxis de programación en Python y técnicas de programación. Además, se recomienda conocer conceptos básicos de la nube, incluidos el almacenamiento en la nube, la computación en la nube y la autenticación y autorización basadas en la nube.

Objetivos

Al finalizar el curso, el alumno habrá adquirido los siguientes conocimientos y habilidades:

• Comprender los fundamentos de la IA, el aprendizaje automático y la IA responsable, y su aplicación en entornos empresariales.
• Entender la IA generativa: cómo funcionan los LLM y cómo diseñar prompts efectivos.
• Conocer el concepto de agentes de IA y cómo definir su comportamiento mediante instrucciones, herramientas y flujos.
• Usar Azure AI Foundry para seleccionar, desplegar, probar y validar modelos y agentes (portal y APIs).
• Aplicar técnicas de NLP y visión por computador (incluyendo modelos multimodales) para analizar texto e imágenes y generar contenido.
• Implementar soluciones con servicios de Azure como Speech, Vision, Document Intelligence y AI Search para extracción y procesamiento de información de forma segura y escalable.

Duración

6 horas - Modalidad online

Programa

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.