Servicio de Agente de Azure AI (AI Foundry, SDK de Kernel Semántico)

Resumen

¿Está listo para aprovechar el poder del Servicio de Agente de Azure AI para construir soluciones impulsadas por IA que sean inteligentes, escalables y eficientes? Este curso integral de Udemy está diseñado para llevarlo desde lo fundamental hasta la implementación avanzada, permitiéndole desarrollar agentes de IA que automaticen tareas, mejoren la toma de decisiones y se integren perfectamente en los flujos de trabajo empresariales.

Programa de estudio

• Introducción al Servicio de Agente de IA de Azure
Resumen de las capacidades de IA de Azure
Entendiendo AI Foundry y el SDK del Kernel Semántico
Importancia de las soluciones impulsadas por IA en los negocios
• Fundamentos de los Agentes de IA
Definición y tipos de agentes de IA
Componentes clave de un agente de IA
Casos de uso y aplicaciones industriales
• Configuración del Entorno de Azure
Creación de una cuenta de Azure
Navegación en el portal de Azure
Servicios y herramientas fundamentales de IA de Azure
• Introducción a AI Foundry
Características y funcionalidades de AI Foundry
Configuración de AI Foundry para su primer uso
Principales integraciones y extensiones
• Conceptos Básicos del SDK del Kernel Semántico
Resumen del SDK del Kernel Semántico
Configuración del entorno del SDK
Clases y métodos fundamentales
• Diseño de Flujos de Trabajo de Agentes de IA
Identificación de tareas para automatización
Estructuración de flujos de trabajo para eficiencia
Diseño de procesos de toma de decisiones
• Desarrollo de Agentes de IA con el SDK del Kernel Semántico
Escritura de scripts e implementaciones básicas
Uso de las clases y métodos del SDK
Depuración y prueba de agentes de IA
• Técnicas Avanzadas de Agentes de IA
Implementación de modelos de toma de decisiones complejos
Integración de aprendizaje automático
Mejora de la inteligencia y adaptabilidad del agente
• Integración de Agentes de IA en Flujos de Trabajo Empresariales
Mapeo de flujos de trabajo de IA a procesos empresariales
Asegurando integración y comunicación sin fisuras
Supervisión y optimización del rendimiento de agentes de IA
• Consideraciones de Escalabilidad y Eficiencia
Mejores prácticas para soluciones de IA escalables
Asegurando alto rendimiento y baja latencia
Seguridad y cumplimiento en sistemas de IA
• Estudios de Caso y Aplicaciones Reales
Análisis de implementaciones exitosas de agentes de IA
Lecciones aprendidas de casos de uso industrial
Tendencias futuras en el desarrollo de agentes de IA
• Proyecto Final
Diseño e implementación de una solución completa de agente de IA
Presentación y evaluación de resultados del proyecto
Retroalimentación e iteración sobre soluciones de IA
• Conclusión del Curso y Próximos Pasos
Revisión de conceptos y habilidades clave
Oportunidades para aprendizaje y desarrollo adicionales
Caminos profesionales en servicios de agentes de IA

Enseñado por

Kuljot Singh Bakshi

Asignaturas

Ciencias de la Computación