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 25/0999.008
Familia: INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES
Certificado profesional: NO
Modalidad
Presencial
Horas
32
Fecha
12/05/2025
Tipo de formación
General
Horario
Presencial de 17:00-21:00 horas.
Fecha fin
22/05/2025
Alumnos
16
Fin inscripción
27/04/2025
Datos del centro
Localidad:
ZARAGOZA
Teléfono:
976715153
Responsable:
Jesús Enrique Duce Gonzaga
Dirección:
Avda. Sainz de Varanda, 15
Requisitos para realizar el curso
Requisitos
Requisitos especificos
Trabajadores ocupados o desempleados en la Comunidad Autónoma de Aragón. AI-102 Designing and Implementing an Azure AI Solution está destinado a desarrolladores de software que quieren crear aplicaciones con inteligencia artificial que utilizan Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search y Microsoft Bot Framework. El lenguaje de programación que se usará en el curso será C# o Python.Conocen bien C# o Python, y tienen 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
Módulo 1: Introducción a Azure Machine LearningIntroducción a Azure Machine LearningHerramientas de Azure Machine LearningLaboratorio: Crear un espacio de trabajo de Azure Machine LearningLaboratorio: Trabajar con herramientas de Azure Machine LearningMódulo 2: Aprendizaje automático sin código con DesignerModelos de capacitación con DesignerPublicación de modelos con DesignerLaboratorio: Crear una canalización (pipeline) de entrenamiento con Azure ML DesignerLaboratorio: Implementación de un servicio con Azure ML DesignerMódulo 3: Ejecución de experimentos y modelos de entrenamientoIntroducción a los experimentosFormación y registro de modelosLaboratorio: Ejecución de experimentosLaboratorio: Modelos de entrenamiento y registroMódulo 4: Trabajar con datosTrabajar con almacenes de datosTrabajar con conjuntos de datosLaboratorio: Trabajar con almacenes de datosLaboratorio: Trabajar con conjuntos de datosMódulo 5: Calcular contextosTrabajar con entornosTrabajar con objetivos de cómputoLaboratorio: Trabajar con entornosLaboratorio: Trabajar con objetivos de cómputoMódulo 6: Orquestación de operaciones con canalizacionesIntroducción de canalizacionesPublicación y ejecución de canalizacionesLaboratorio: Crear una canalizaciónLaboratorio: Publicar una canalizaciónMódulo 7: Implementación y consumo de modelosInferencia en tiempo realInferencia por lotesLaboratorio: Crear un servicio de inferencia en tiempo realLaboratorio: Crear un servicio de inferencia por lotesMódulo 8: Entrenamiento de modelos óptimosAjuste de hiperparámetroMachine Learning automatizadoLaboratorio: Hiperparámetros de ajusteLaboratorio: Usar el machine learning automatizadoMódulo 9: Interpretar modelosIntroducción a la interpretación del modeloUsando explicaciones del modeloLaboratorio: Revisión de explicaciones automatizadas de machine learningLaboratorio: Interpretar modelosMódulo 10: Modelos de supervisiónModelos de monitorización con Application InsightsMonitorización de deriva de datosLaboratorio: Monitorización de un modelo con Application InsightsLaboratorio: Monitorización de deriva de datos
Profesorado
PROFESORADO ESPECIALIZADO
Equipamiento
EQUIPAMIENTO PLATAFORMA CTA
Fecha y hora previstas de la seleccion
Fecha Selección 30/04/2025
Hora Selección 17:00