Microsoft Azure AI Engineer Associate
Descripción
Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial en Azure (2 horas)
• Visión general de IA y su importancia en la industria.
• Introducción a Microsoft Azure y sus servicios de IA.
• Configuración de la cuenta de Azure y entorno de trabajo.
Módulo 2: Azure Cognitive Services (4 horas)
• Introducción a Azure Cognitive Services.
• Implementación de servicios de visión por computadora.
• Uso de servicios de procesamiento de lenguaje natural.
• Servicios de voz y traducción.
• Casos prácticos y ejemplos de uso.
Módulo 3: Azure Machine Learning (6 horas)
• Fundamentos de Azure Machine Learning.
• Creación y configuración de entornos de trabajo en Azure ML.
• Preparación y limpieza de datos.
• Entrenamiento y ajuste de modelos de ML.
• Evaluación y análisis de modelos.
• Despliegue de modelos en producción.
• Monitorización y mantenimiento de modelos.
Módulo 4: Bot Service y Azure Bot Framework (3 horas)
• Introducción a los bots y su utilidad.
• Creación de bots utilizando Azure Bot Service.
• Integración con otros servicios de Azure.
• Despliegue y gestión de bots.
• Ejemplos prácticos y casos de uso.
Módulo 5: Seguridad y Cumplimiento (2 horas)
• Principios de seguridad en Azure.
• Gestión de identidades y accesos (IAM).
• Cifrado y protección de datos.
• Normativas y cumplimiento (GDPR, HIPAA, etc.).
Módulo 6: Optimización y Mejores Prácticas (2 horas)
• Mejores prácticas para la optimización de modelos de IA.
• Gestión y monitorización de costos en Azure.
• Autoescalado y gestión de recursos.
• Casos de éxito y estudios de caso.
Módulo 7: Proyecto Final (1 hora)
• Diseño y desarrollo de un proyecto práctico de IA.
• Implementación de una solución completa utilizando los servicios de Azure.
• Presentación y discusión de resultados.
Recursos Adicionales
• Documentación oficial de Microsoft Azure.
• Tutoriales y laboratorios prácticos.
• Foros y comunidades de soporte.
• Materiales de estudio y guías adicionales.
• Visión general de IA y su importancia en la industria.
• Introducción a Microsoft Azure y sus servicios de IA.
• Configuración de la cuenta de Azure y entorno de trabajo.
Módulo 2: Azure Cognitive Services (4 horas)
• Introducción a Azure Cognitive Services.
• Implementación de servicios de visión por computadora.
• Uso de servicios de procesamiento de lenguaje natural.
• Servicios de voz y traducción.
• Casos prácticos y ejemplos de uso.
Módulo 3: Azure Machine Learning (6 horas)
• Fundamentos de Azure Machine Learning.
• Creación y configuración de entornos de trabajo en Azure ML.
• Preparación y limpieza de datos.
• Entrenamiento y ajuste de modelos de ML.
• Evaluación y análisis de modelos.
• Despliegue de modelos en producción.
• Monitorización y mantenimiento de modelos.
Módulo 4: Bot Service y Azure Bot Framework (3 horas)
• Introducción a los bots y su utilidad.
• Creación de bots utilizando Azure Bot Service.
• Integración con otros servicios de Azure.
• Despliegue y gestión de bots.
• Ejemplos prácticos y casos de uso.
Módulo 5: Seguridad y Cumplimiento (2 horas)
• Principios de seguridad en Azure.
• Gestión de identidades y accesos (IAM).
• Cifrado y protección de datos.
• Normativas y cumplimiento (GDPR, HIPAA, etc.).
Módulo 6: Optimización y Mejores Prácticas (2 horas)
• Mejores prácticas para la optimización de modelos de IA.
• Gestión y monitorización de costos en Azure.
• Autoescalado y gestión de recursos.
• Casos de éxito y estudios de caso.
Módulo 7: Proyecto Final (1 hora)
• Diseño y desarrollo de un proyecto práctico de IA.
• Implementación de una solución completa utilizando los servicios de Azure.
• Presentación y discusión de resultados.
Recursos Adicionales
• Documentación oficial de Microsoft Azure.
• Tutoriales y laboratorios prácticos.
• Foros y comunidades de soporte.
• Materiales de estudio y guías adicionales.
Dirigido a
Profesionales del Dato, Ingenieros de IA, Jefes de Proyecto, Consultores IT, Arquitectos de Soluciones, Devops e Ingenieros de Software interesados en:
• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial (IA) en Azure: Familiarizarse con los conceptos clave de IA y cómo implementarlos utilizando los servicios de Azure.
• Desarrollar habilidades en el uso de herramientas y servicios de Azure para IA: Aprender a utilizar Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning y otros servicios relacionados.
• Implementar soluciones de IA en Azure: Construir, entrenar y desplegar modelos de IA utilizando Azure.
• Garantizar la seguridad y el cumplimiento: Asegurar que las soluciones de IA cumplan con las normativas y sean seguras.
• Optimizar y monitorizar modelos de IA: Aplicar mejores prácticas para optimizar el rendimiento y monitorizar modelos de IA en Azure.
• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial (IA) en Azure: Familiarizarse con los conceptos clave de IA y cómo implementarlos utilizando los servicios de Azure.
• Desarrollar habilidades en el uso de herramientas y servicios de Azure para IA: Aprender a utilizar Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning y otros servicios relacionados.
• Implementar soluciones de IA en Azure: Construir, entrenar y desplegar modelos de IA utilizando Azure.
• Garantizar la seguridad y el cumplimiento: Asegurar que las soluciones de IA cumplan con las normativas y sean seguras.
• Optimizar y monitorizar modelos de IA: Aplicar mejores prácticas para optimizar el rendimiento y monitorizar modelos de IA en Azure.
Información del curso
Curso
Fechas25/11/2024 - 28/11/2024
Duración (nº horas)20,0
Horario
De 9:00 a 14:00 - 5h/día - 4 días
Del 25 al 28 de Noviembre
Del 25 al 28 de Noviembre
FormatoPresencial-Virtual
Localización
Via TEAMs, se enviará enlace de conexión previamente
IdiomaCastellano
Plazas disponibles0/20
Titulaciónmanufacturer:Microsoft Azure AI Engineer Associate
Coste
Curso enmarcado en el Digital Tatent Hub. Gratuito para empresas socias de GAIA. Otro tipología de empresas pueden ponerse en contacto con dth-academy@gaia.es
El coste del examen de certificación es de 195€ y no está incluido. En caso de superarse el aforo, tendrán preferencia los alumnos que quieran presentarse a la certificación.
Cancelaciones: Si cancelas tu inscripción con un margen mínimo de 4 días laborables previos al inicio del curso, no se aplicará ninguna penalización.
En caso de cancelar tu inscripción con un margen menor a 4 días laborables, se estudiará el % de penalización aplicable.
No informar, y/o no presentarse a la formación puede suponer un cargo de entre 150-300€.
Ofrecido por
