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.
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
Fechasal., 2024.eko aza.ren 25a - og., 2024.eko aza.ren 28a
Duración (nº horas)20,0
Horario
De 9:00 a 14:00 - 5h/día - 4 días
Del 4 al 7 de Noviembre
Del 4 al 7 de Noviembre
FormatoPresencial-Virtual
Localización
Se enviara enlace al TEAMs previamente
IdiomaGaztelera
Plazas disponibles20 20
TitulaciónMicrosoft 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
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
