Resumen
This course provides a comprehensive introduction to artificial intelligence (AI) and its implementation using Microsoft Azure services, aligned with the AI-900 certification. Learners will explore core AI concepts including machine learning, responsible AI practices, and data processing fundamentals.
Through hands-on examples and service walkthroughs, the course demystifies common AI workloads such as computer vision, natural language processing (NLP), and conversational AI. Participants will learn to analyze AI use cases, classify different types of machine learning models, and apply Azure-based tools like AutoML, ML Designer, Text Analytics, and Azure Bot Services to create no-code or low-code AI solutions.
Emphasis is also placed on ethical considerations and responsible deployment of AI technologies. Designed for beginners, business users, and technical decision-makers, this course enables learners to understand, evaluate, and implement AI-driven applications using the Microsoft Azure ecosystem—empowering them to contribute meaningfully to intelligent solution development in modern organizations.
Programa
- Fundamentos de la IA y Principios Éticos de Microsoft
Este módulo introduce a los estudiantes en los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y sus aplicaciones en el mundo real. Explica qué es la IA, cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático y los tipos de cargas de trabajo que suelen manejar los sistemas de IA. Además, el módulo describe la estructura y los requisitos del examen de certificación AI-900 y explora el enfoque de Microsoft para una IA responsable. Los estudiantes obtendrán conocimientos sobre los principios éticos de la IA, incluidos la equidad, responsabilidad, transparencia y seguridad, sentando las bases para un uso informado y responsable de las tecnologías de IA dentro del ecosistema de Microsoft Azure.
- Fundamentos del Aprendizaje Automático y Herramientas Sin Código
Este módulo profundiza en los conceptos fundamentales y los flujos de trabajo prácticos del aprendizaje automático dentro del ecosistema de Azure. Los estudiantes exploran los tipos comunes de aprendizaje automático, comprenden la estructura de los conjuntos de datos y evalúan modelos utilizando métricas clave como AUC y FPR. El módulo también introduce herramientas sin código de Azure, como AutoML y ML Designer, guiando a los estudiantes a través del ciclo de vida completo de la creación de modelos, desde el registro de datos hasta la implementación, sin requerir experiencia en programación. A través de experiencias visuales y automatizadas, los estudiantes desarrollarán una comprensión sólida de cómo construir, entrenar e implementar modelos de manera eficiente en Azure Machine Learning.
- Servicios Cognitivos e IA Conversacional
Este módulo explora cómo Microsoft Azure respalda una amplia gama de servicios de IA enfocados en la percepción y la interacción. Los estudiantes adquirirán conocimientos fundamentales sobre visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y cargas de trabajo de IA conversacional. Examinarán aplicaciones prácticas, explorarán servicios relevantes de Azure y comprenderán cómo construir soluciones utilizando herramientas como Computer Vision, Text Analytics y Azure Bot Services, permitiendo interacciones inteligentes a través de reconocimiento visual, comprensión de texto e interfaces conversacionales.
Impartido por
EDUCBA
Materias
Programming
