Resumen
Soluciones de Azure AI con Azure AI Search, OpenAI, AI Vision, PLN, Inteligencia Documental, Azure AI Foundry (Studio)
Programa de estudio
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- Introducción al examen de Microsoft Azure AI Engineer Associate
-- Visión general de la certificación AI-102
-- Objetivos y requisitos previos del examen
-- Estrategias de estudio y preparación
- Diseño de soluciones de IA en Azure
-- Definir soluciones de preguntas y respuestas
-- Planificación de una arquitectura basada en Azure AI
-- Selección de los servicios cognitivos apropiados
- Implementación de soluciones de visión por computadora
-- Análisis y procesamiento de datos de imágenes
-- Uso de Azure Computer Vision API
-- Implementación de soluciones de reconocimiento facial
- PNL y análisis de texto
-- Comprensión del API de Azure Text Analytics
-- Extracción de sentimiento y frases clave
-- Reconocimiento de lenguaje y entidades
- Implementación y gestión de bots
-- Creación de chatbots con Azure Bot Service
-- Integración de QnA Maker y LUIS (Language Understanding)
-- Bot Framework Composer y despliegue
- Construcción de modelos de aprendizaje automático personalizados
-- Introducción a Azure Machine Learning
-- Creación y despliegue de modelos predictivos
-- Preprocesamiento de datos y entrenamiento de modelos
- Implementación de IA Responsable
-- Visión general de los principios de IA responsable
-- Equidad, transparencia y privacidad en soluciones de IA
-- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA
- Seguridad, privacidad y cumplimiento en IA
-- Protección de datos y soluciones de IA
-- Mejores prácticas de seguridad en Azure
-- Consideraciones de cumplimiento y regulación
- Preparación y práctica para el examen
-- Comprender el formato del examen y tipos de preguntas
-- Exámenes de práctica y preguntas de muestra
-- Recursos de estudio y consejos de revisión
- Conclusión y siguientes pasos
-- Consejos para el día del examen
-- Educación continua en IA con Azure
Enseñado por
Ankit Mistry : 150,000+ Students and Ajay Gadhave
Etiquetas
On-Demand
