Cursos de formación
AI-102T00: DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UNA SOLUCIÓN DE IA DE MICROSOFT AZURE
AI-102T00: DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UNA SOLUCIÓN DE IA DE MICROSOFT AZURE
Datos del curso 24/0999.010
Familia: INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES
Certificado profesional: NO
Modalidad
Presencial
Horas
32
Fecha
18/11/2024
Tipo de formación
General
Horario
Virtual de 16:00 a 20:00
Fecha fin
28/11/2024
Alumnos
16
Fin inscripción
06/11/2024
Datos del centro
Localidad:
ZARAGOZA
Teléfono:
976715153
Responsable:
José Antonio Barrabés
Dirección:
AVENIDA ALCALDE SAINZ DE VARANDA 15
Requisitos para realizar el curso
Requisitos
Requisitos especificos
Conocer bien C# o Python, y tiener conocimientos sobre el uso de API basadas en REST para crear soluciones de visión informática, análisis de lenguaje, minería de conocimientos, búsqueda inteligente e inteligencia artificial conversacional en Azure.
Finalidad y Programa del curso
Finalidad
Formar de manera actualizada a profesionales para su inmediata adecuación laboral.
Programa
Examen de certificación incluido: Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate Módulo 1: Introducción a Azure Machine LearningIntroducción a Azure Machine LearningHerramientas de Azure Machine Learning Laboratorio: Crear un espacio de trabajo de Azure Machine Learning Laboratorio: Trabajar con herramientas de Azure Machine LearningMódulo 2: Aprendizaje automático sin código con DesignerModelos de capacitación con DesignerPublicación de modelos con Designer Laboratorio: Crear una canalización (pipeline) de entrenamiento con Azure ML Designer Laboratorio: Implementación de un servicio con Azure ML DesignerMódulo 3: Ejecución de experimentos y modelos de entrenamientoIntroducción a los experimentosFormación y registro de modelos Laboratorio: Ejecución de experimentos Laboratorio: Modelos de entrenamiento y registroMódulo 4: Trabajar con datosTrabajar con almacenes de datosTrabajar con conjuntos de datos Laboratorio: Trabajar con almacenes de datos Laboratorio: Trabajar con conjuntos de datosMódulo 5: Calcular contextosTrabajar con entornosTrabajar con objetivos de cómputo Laboratorio: Trabajar con entornos Laboratorio: Trabajar con objetivos de cómputoMódulo 6: Orquestación de operaciones con canalizacionesIntroducción de canalizacionesPublicación y ejecución de canalizaciones Laboratorio: Crear una canalización Laboratorio: Publicar una canalizaciónMódulo 7: Implementación y consumo de modelosInferencia en tiempo realInferencia por lotes Laboratorio: Crear un servicio de inferencia en tiempo real Laboratorio: Crear un servicio de inferencia por lotesMódulo 8: Entrenamiento de modelos óptimosAjuste de hiperparámetroMachine Learning automatizado Laboratorio: Hiperparámetros de ajuste Laboratorio: Usar el machine learning automatizadoMódulo 9: Interpretar modelosIntroducción a la interpretación del modeloUsando explicaciones del modelo Laboratorio: Revisión de explicaciones automatizadas de machine learning Laboratorio: Interpretar modelosMódulo 10: Modelos de supervisiónModelos de monitorización con Application InsightsMonitorización de deriva de datos Laboratorio: Monitorización de un modelo con Application Insights Laboratorio: Monitorización de deriva de datos
Profesorado
La multinacional designará el profesor certificado más adecuado para impartir los contenidos de este curso.
Equipamiento
Software y manuales oficiales de la multinacional relativos al curso.
Fecha y hora previstas de la seleccion
Fecha Selección 13/11/2024
Hora Selección 16:00