Más del 80% de las empresas líderes están adoptando Azure AI para transformar sus operaciones
Capacita a tu equipo en Azure AI A Medida, con casos prácticos de adopción, tutorizado y bonificable por FUNDAE para la plantilla. Diseñamos el plan formativo.
Aprende a implementar soluciones de inteligencia artificial de manera sencilla y eficaz con los variados servicios que ofrece Azure AI, desde los fundamentos hasta aplicaciones avanzadas.
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Aprovecha la integración de Azure AI con herramientas como Power BI y Azure Machine Learning para conseguir análisis potentes y visualizaciones que impulsen la toma de decisiones en tu empresa.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Introducción al concepto de inteligencia artificial y su impacto en los negocios
Historia y evolución de Azure AI dentro del ecosistema Microsoft
Principales servicios y herramientas disponibles en Azure AI
Beneficios clave de implementar AI en entornos empresariales
Diferencias entre inteligencia artificial tradicional y servicios cognitivos
Ejemplos prácticos de empresas que usan Azure AI
Revisión del ecosistema de AI de Microsoft en comparación con otras plataformas
Consideraciones iniciales al trabajar con AI en Azure
Configuración de una cuenta y recursos básicos en Azure Portal
Ejercicio práctico: exploración de los servicios de Azure AI
Introducción al concepto de inteligencia artificial y su impacto en los negocios
Historia y evolución de Azure AI dentro del ecosistema Microsoft
Principales servicios y herramientas disponibles en Azure AI
Beneficios clave de implementar AI en entornos empresariales
Diferencias entre inteligencia artificial tradicional y servicios cognitivos
Ejemplos prácticos de empresas que usan Azure AI
Revisión del ecosistema de AI de Microsoft en comparación con otras plataformas
Consideraciones iniciales al trabajar con AI en Azure
Configuración de una cuenta y recursos básicos en Azure Portal
Ejercicio práctico: exploración de los servicios de Azure AI
Introducción al concepto de inteligencia artificial y su impacto en los negocios
Historia y evolución de Azure AI dentro del ecosistema Microsoft
Principales servicios y herramientas disponibles en Azure AI
Beneficios clave de implementar AI en entornos empresariales
Diferencias entre inteligencia artificial tradicional y servicios cognitivos
Ejemplos prácticos de empresas que usan Azure AI
Revisión del ecosistema de AI de Microsoft en comparación con otras plataformas
Consideraciones iniciales al trabajar con AI en Azure
Configuración de una cuenta y recursos básicos en Azure Portal
Ejercicio práctico: exploración de los servicios de Azure AI
Tema 2: Fundamentos de Azure Machine Learning
Introducción a Azure Machine Learning y sus aplicaciones prácticas
Configuración y uso del servicio Azure Machine Learning Studio
Introducción a los cuadernos Jupyter en Azure
Comprensión de los conjuntos de datos y pipelines
Implementación de modelos preentrenados en Azure ML
Creación y gestión de experimentos de machine learning
Uso de herramientas de automatización en el aprendizaje automático
Monitoreo y evaluación del rendimiento de los modelos
Ejercicio práctico: creación de un pipeline básico de ML
Revisión de casos de uso relevantes para machine learning en empresas
Tema 3: Servicios Cognitivos de Azure
Introducción a los Servicios Cognitivos de Azure
Text Analytics: análisis de sentimientos y extracción de entidades
Computer Vision: análisis y descripción de imágenes
Speech Services: reconocimiento y síntesis de voz
Translator: traducción automática y personalización de idiomas
Uso del Cognitive Search para la búsqueda inteligente
Integración de los servicios con APIs REST
Configuración de seguridad para servicios cognitivos
Ejercicio práctico: crear una aplicación con Text Analytics
Casos de éxito utilizando servicios cognitivos
Tema 4: Creación de Bots con Azure Bot Service
Introducción a los chatbots y su impacto en las organizaciones
Configuración de Azure Bot Service para desarrollo rápido
Integración con Conversational Language Understanding (CLU)
Personalización de respuestas con QnA Maker
Desarrollo de diálogos complejos en chatbots
Integración de chatbots en plataformas como Teams y Slack
Monitoreo y análisis del rendimiento del bot
Mejores prácticas en la creación de bots conversacionales
Ejercicio práctico: creación de un chatbot básico
Casos de estudio en la industria
Tema 5: Desarrollo de Soluciones Personalizadas con CLU
Introducción al procesamiento de lenguaje natural y su importancia
Configuración y uso de Conversational Language Understanding (CLU)
Creación de aplicaciones personalizadas de comprensión de lenguaje
Entrenamiento y publicación de modelos en CLU
Integración de CLU con otras aplicaciones de Azure
Optimización de modelos para precisión y velocidad
Ejercicio práctico: crear un modelo de lenguaje personalizado
Casos prácticos de CLU en la industria
Comparativa con otras herramientas de comprensión de lenguaje
Mejores prácticas para el diseño de modelos de CLU
Tema 6: Azure OpenAI Service
Introducción al Azure OpenAI Service
Configuración inicial para acceso a modelos GPT
Implementación de modelos de lenguaje generativo
Creación de aplicaciones inteligentes con GPT
Control de costos y optimización de recursos
Seguridad y privacidad al usar modelos de OpenAI
Integración de GPT en aplicaciones empresariales
Ejercicio práctico: usar GPT para generar contenido
Casos de uso en automatización y servicio al cliente
Futuro de los modelos generativos en Azure
Tema 7: Integración con Power BI
Usar Azure AI para enriquecer datos en Power BI
Creación de modelos predictivos para reportes
Configuración de conexiones seguras entre Azure y Power BI
Visualización de datos enriquecidos con AI
Implementación de Power Automate para flujos inteligentes
Personalización de dashboards con inteligencia artificial
Ejercicio práctico: creación de un reporte interactivo
Mejores prácticas para usar AI en análisis de datos
Casos prácticos de AI en análisis empresarial
Comparativa con otras herramientas de BI integradas
Tema 8: Gestión y Despliegue de Modelos
Preparación de modelos para entornos de producción
Creación de contenedores con Docker para despliegue
Uso de Kubernetes para gestionar modelos en escala
Implementación en Azure App Services
Monitorización y actualización de modelos en tiempo real
Uso de Azure Monitor para análisis del rendimiento
Automatización de despliegues con DevOps
Ejercicio práctico: desplegar un modelo en Azure App Services
Casos de éxito en la implementación de modelos
Revisión de seguridad en entornos de despliegue
Tema 9: Automatización con Azure Logic Apps y Power Automate
Introducción a las herramientas de automatización en Azure
Uso de Logic Apps para flujos avanzados
Integración de servicios cognitivos en Logic Apps
Personalización de Power Automate para tareas repetitivas
Ejercicio práctico: automatizar el análisis de imágenes con AI
Uso de conectores personalizados para integración avanzada
Monitoreo y gestión de automatizaciones en tiempo real
Mejores prácticas para la automatización de procesos
Casos prácticos en tareas administrativas y de negocio
Comparativa entre Logic Apps y Power Automate
Tema 10: Ética y Consideraciones Legales en AI
Introducción a la ética en inteligencia artificial
Principios éticos recomendados por Microsoft
Cumplimiento de normativas locales e internacionales
Configuración de privacidad en servicios de Azure AI
Prevención de sesgos en modelos de aprendizaje
Responsabilidad en la toma de decisiones automatizadas
Ejercicio práctico: revisión ética de un modelo de AI
Análisis de riesgos en el uso de AI empresarial
Casos de estudio de ética aplicada en la industria
Futuro de la regulación en inteligencia artificial
Tema 11: Integración de Servicios AI con Aplicaciones Móviles
Creación de apps inteligentes con Azure Mobile Apps
Uso de servicios cognitivos en aplicaciones móviles
Implementación de autenticación segura con AI
Generación de experiencias personalizadas con datos AI
Ejercicio práctico: integrar Computer Vision en una app
Mejores prácticas en la optimización de apps móviles con AI
Monitoreo del rendimiento en aplicaciones móviles inteligentes
Casos de éxito en la industria móvil
Futuro de las apps móviles con inteligencia artificial
Comparativa con herramientas de terceros
Tema 12: Proyecto Final
Planteamiento de un caso práctico integral
Uso de múltiples servicios de Azure AI en un solo proyecto
Configuración de un entorno de desarrollo colaborativo
Creación de pipelines para procesamiento de datos
Implementación de modelos personalizados en un servicio AI
Despliegue y monitoreo del proyecto en Azure
Revisión de seguridad y privacidad del proyecto final
Documentación y presentación del caso práctico
Análisis de resultados obtenidos en el proyecto
Retroalimentación y mejoras continuas para aplicaciones AI
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Azure AI en su día a día
Desarrolladores Backend
Quieren integrar soluciones AI con infraestructura existente, mejorando la eficiencia operativa.
Ingenieros de Datos
Analizan datos complejos para extraer insights valiosos, potenciando la toma de decisiones estratégicas.
Científicos de Datos
Buscan implementar modelos predictivos avanzados para mejorar procesos de negocio y análisis.
Administradores de TI
Gestionan infraestructuras de AI a gran escala, garantizando rendimiento y seguridad en entornos empresariales.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Azure AI
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
El curso de Azure AI proporciona un conocimiento integral en el uso de los servicios de inteligencia artificial de Microsoft. Aprenderás desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas para implementar soluciones AI en entornos empresariales, mejorando la eficiencia y competitividad de tu organización. Además, te prepararás para integrar herramientas avanzadas de machine learning y servicios cognitivos en tus proyectos, optimizando procesos y desarrollando aplicaciones inteligentes.
Sí, el curso de Azure AI puede bonificarse al 100% a través de FUNDAE, permitiendo a las empresas beneficiarse de las ayudas a la formación para sus empleados. Además, si optáis por que nosotros gestionemos la bonificación, aplicamos un 10% extra del valor del curso + IVA, que también es bonificable según los créditos disponibles en FUNDAE.
El curso de Azure AI se ofrece en modalidad de Aula Virtual Personalizada. Las clases se llevan a cabo vía Zoom, permitiendo la interacción en tiempo real con el formador. También tendrás acceso a las grabaciones de cada sesión, lo que facilita el refuerzo de los conocimientos adquiridos y la flexibilidad para repasar los contenidos en el horario que mejor se ajuste a tus necesidades.
Con el curso de Azure AI, desarrollarás habilidades en la implementación de soluciones de inteligencia artificial, construcción y evaluación de modelos de machine learning, y utilización de servicios cognitivos. Además, fortalecerás tus capacidades en el despliegue y gestión de modelos AI en entornos empresariales, así como en la automatización de procesos empresariales mediante herramientas avanzadas de Azure.
Para inscribirte en el curso de Azure AI, rellena los formularios disponibles en nuestra web. Asegúrate de proporcionar toda la información requerida para que podamos procesar tu inscripción de manera eficiente. Tras la inscripción, nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para guiarte sobre los siguientes pasos y resolver cualquier duda que puedas tener.
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Enfoca capacidades en casos de uso reales para aumentar la productividad y eficiencia de los equipos, optimizando procesos con automatización y aprendizaje automático.
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Garantiza el cumplimiento ético y legal en el manejo de la inteligencia artificial, asegurando una implementación responsable que potencia la reputación y credibilidad de tu empresa.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
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Recursos formativos
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Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
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