Inteligencia Artificial en Azure (2508)

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Desde los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial moderna hasta desplegar tu propio modelo en Azure, ¡sin necesidad de programar! (o con nociones mínimas) 🚀. Este curso de 16 horas de duración te brinda toda la teoría y práctica que necesitás para aprender sobre Inteligencia Artificial sin miedo en Azure, y aplicarla en tu organización y proyectos 🚀.

⭐ ¿De qué se trata este curso?

¿Te apasiona la Inteligencia Artificial pero te intimidan los códigos y las matemáticas complejas? 😰 Olvidate del miedo: en este curso descubrirás paso a paso cómo funcionan los algoritmos, verás ejemplos reales y, lo mejor de todo, experimentarás con las herramientas más potentes de Microsoft Azure sin ser un data scientist 📊.

Tendrás 16 horas de contenido, estimadas en 4 semanas de curso. Consultoría asincrónica y acceso on demand para que avances a tu ritmo. Al finalizar, obtendrás la certificación «Inteligencia Artificial en Azure» del MUG, que dará un plus a tu currículum 📜✨.

🎯 Objetivos

Comprender los fundamentos y categorías de la IA moderna (supervisada, no supervisada y por refuerzo).
Conocer el ciclo de vida de un proyecto de IA: datos, modelos y evaluación.
Desplegar y gestionar experimentos de clasificación, regresión y clustering con Azure ML.
Aprender a utilizar Azure AI Services y AI Studio para casos de visión, procesamiento de lenguaje y voz.
Desarrollar chatbots y soluciones LLM (Large Language Models) con Copilot en Azure.
Diseñar proyectos de IA aplicables a empresas, educación y uso personal.
Implementar buenas prácticas y tips de seguridad en tus soluciones IA sobre Azure en entornos productivos.
Prepararse para una evaluación práctica y examen estilo oficial.

🗂️ Contenidos temáticos / Módulos

Introducción a la IA moderna: Qué es y qué no es IA. Categorías y casos de uso reales.
¿Cómo aprende una máquina?: Recolección de datos, pipelines y métricas de evaluación.
Modelo supervisado y no supervisado: Clasificación, regresión y clustering con Azure ML.
Azure Cognitive Services & AI Studio: Visión por computador, análisis de texto y síntesis de voz.
Chatbots, LLMs y Copilots: Construcción de agentes conversacionales y asistentes en Azure.
Proyectos de IA en la práctica: Casos de éxito para empresas, educación y proyectos personales.
Seguridad y gobernanza: Tips de seguridad en entornos productivos de Azure IA.
Cierre del curso: Laboratorio práctico integral + evaluación práctica + examen Multiple Choice estilo oficial.

Course Information

Dificultad: Intermedio

CarrerasPrograma de Formación Profesional en Azure

Categorías: Azure, Inteligencia Artificial, Microsoft, Techie

Etiquetas: Azure, Cloud Computing, Inteligencia Artificial, Microsoft

Curso instructor

Pablo Ariel Di Loreto Autor

Profesor. Informático. Fanático del helado de dulce de leche. Director de Ingeniería en MODO, y Secretario del Microsoft Users Group Asociación Civil. Además, soy owner de iniciativas como ConoSurTech y Aprender IT.

Acceso Instantáneo

$1.00

Clases (acceso y videos)

Clase 1 (11/08/2025)

Clase 2 (14/08/2025)

Clase 3 (18/08/2025)

Clase 4 (21/08/2025)

Clase 5 (25/08/2025)

Clase 6 (28/08/2025)

Clase 7 (01/09/2025)

Clase 8 (04/09/2025)

Clase 9 – BONUS (08/09/2025)

Clase de apoyo (opcional)

Introducción al curso

¡Te damos la bienvenida a los Fundamentos de Inteligencia Artificial en Azure!

Metodología y dinámica

Ejercicios y prácticas

Ayuda y soporte

Introducción a la Inteligencia Artificial

Introducción al módulo: inteligencia artificial

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Historia de la Inteligencia Artificial

Categorías de Inteligencia Artificial

Cargas de trabajo comunes en IA

Algoritmos y modelos en IA

Usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial

Principios de la Inteligencia Artificial Responsable

Fundamentos: IA como proyecto de software

Revisión de conocimientos: inteligencia artificial

Fundamentos del Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Introducción al módulo: Machine Learning

¿Qué es el Aprendizaje Automático (Machine Learning)?

Conociendo el Aprendizaje Automático supervisado y su proceso

Conociendo el Aprendizaje Automático no supervisado y su proceso

Relación entre tipos de Aprendizaje Automático, Modelos y Algoritmos

Aprendizaje Automático y Microsoft Azure

Revisión de conocimientos: Machine Learning

Microsoft Azure e IA: Azure AI Services

Introducción al módulo: Azure AI Services

¿Qué es Microsoft Azure?

Portal de Azure: una recorrida integral

Ejercicio: Creación de una cuenta FREE TRIAL en Azure

Ejercicio: Explorando Azure AI Foundry

Presentación de Azure AI Foundry Portal

Ejercicio: Creación de una implementación en Azure AI Foundry

Ejercicio: Jugando con Azure AI Foundry Portal

Fundamentos: Azure AI, autenticación y uso a través de APIs

Tarea: limpieza de recursos (Azure AI Services)

Revisión de conocimientos: Azure AI Services

Visión en Azure AI: servicios generales

Introducción al módulo: Visión en Azure

IA en procesamiento de imágenes

Aprendizaje automático para Computer Vision

Visión en Azure AI: fundamentos

Ejercicio: creación de un recurso de Azure AI Services para Visión

Visión en Azure AI: análisis de imágenes

Ejercicio: análisis de imágenes en Vision Studio

Ejercicio: análisis de imágenes con código

Visión en Azure AI: reconocimiento óptico de caracteres

Ejercicio: reconocimiento óptico de caracteres con código

Visión en Azure AI: reconocimiento facial

Ejercicio: reconocimiento de caras en Vision Studio

Ejercicio: reconocimiento de caras con código

Tarea: limpieza de recursos (Visión en Azure)

Revisión de conocimientos: Visión en Azure

Visión en Azure AI: Custom Vision

Introducción a la sección: Custom Vision

¿Por qué entrenar un modelo personalizado de reconocimiento de imágenes?

¿Qué es Azure Custom Vision?

Ejercicio: creación de un recurso de Custom Vision

Ejercicio: creando un modelo personalizado de clasificación de imágenes

Ejercicio: validando y probando el modelo personalizado de clasificación de imágenes

Ejercicio: creando un modelo personalizado de detección de objetos en imágenes

Ejercicio: validando y probando el modelo personalizado de detección de objetos en imágenes

Publicación y prueba de modelos en Custom Vision

Tarea: limpieza de recursos (Custom Vision)

Revisión de conocimientos: Custom Vision

Lenguaje en Azure AI: servicios generales

Introducción al módulo: Lenguaje en Azure

¿Qué es el reconocimiento de lenguaje natural?

Lenguaje en Azure AI: Fundamentos

Ejercicio: creación de un recurso de Azure AI Services para Lenguaje

Ejercicio: análisis de texto con Language Studio (análisis de sentimiento y opiniones)

Ejercicio: análisis de texto con Language Studio (respuesta a preguntas)

Ejercicio: análisis de texto con código

Tarea: limpieza de recursos (Lenguaje en Azure)

Revisión de conocimientos: Lenguaje en Azure

Lenguaje en Azure AI: Custom Question Answering

Introducción a la sección: Custom Question Answering

¿Qué es la Inteligencia Artificial Conversacional para responder preguntas?

¿Qué es Azure Custom Question Answering?

Ejercicio: creación de un recurso de Custom Question Answering

Ejercicio: creación de una base de conocimientos de preguntas frecuentes

Ejercicio: publicación de la base de conocimiento como un bot

Tarea: limpieza de recursos (Custom Question Answering)

Revisión de conocimientos: Custom Question Answering

Lenguaje en Azure AI: reconocimiento del lenguaje conversacional

Introducción a la sección: Conversational Language

Descripción del reconocimiento del lenguaje conversacional

¿Qué es el reconocimiento del lenguaje conversacional en Azure?

Ejercicio: creación de un recurso y proyecto de Conversational Language Understanding

Ejercicio: creación de un asistente virtual

Ejercicio: implementación y prueba de nuestro asistente virtual

Tarea: limpieza de recursos (Conversational Language)

Conversational Language: conclusiones

Revisión de conocimientos: Conversational Language

Inteligencia de Documentos en Azure AI: servicios generales

Introducción a la sección: inteligencia de documentos

Inteligencia de Documentos: fundamentos

Introducción al análisis de documentos en Azure

Ejercicio: creación de un recurso de Azure AI Services para Inteligencia de Documentos

Ejercicio: análisis de recibos en Document Intelligence Studio

Ejercicio: análisis de otros documentos en Document Intelligence Studio

Tarea: limpieza de recursos (Inteligencia de Documentos)

Inteligencia de Documentos: casos de uso

Revisión de conocimientos: inteligencia de documentos

Búsqueda en Azure AI: minería de conocimiento

Introducción a la sección: minería de conocimiento

¿Qué es Azure AI Search?

Identificación de elementos de una solución de búsqueda

Fundamentos de índices y consulta de datos

Ejercicio: creación de recursos en Azure para minería de conocimientos

Ejercicio: configuración de recursos para crear solución de minería de conocimientos

Ejercicio: utilización de la solución de minería de conocimiento

Tarea: limpieza de recursos (Minería de Conocimiento)

Minería de conocimientos: casos de uso

Revisión de conocimientos: minería de conocimiento

Azure Machine Learning: aprendizaje automático automatizado (AutoML)

Introducción al módulo: Aprendizaje Automático Automatizado con AML

¿Qué es Azure Machine Learning?

¿Qué es el Aprendizaje Automático Automatizado?

Ejercicio: creación de un recurso de Azure Machine Learning

Ejercicio: exploración de Machine Learning Studio

Recordando los modelos de regresión

Ejercicio: resolviendo un problema de regresión con AutoML en Azure

Ejercicio: análisis de resultados del modelo de regresión creado

Ejercicio: desplegando el modelo creado con AML

Tarea: limpieza de recursos (Aprendizaje Automático Automatizado con AML)

Aprendizaje Automático Automatizado con AML: conclusiones

¿Qué hay más allá del Aprendizaje Automático Automatizado? Diseñador de AML

Proceso Tradicional de Machine Learning vs. Aprendizaje Automático Automatizado (AutoML)

Revisión de conocimientos: Aprendizaje Automático Automatizado con AML

Azure Machine Learning: aprendizaje automático con Designer

Introducción al módulo: Aprendizaje Automático con designer

¿Qué es Azure Machine Learning Designer?

Cómo y para qué utilizar Azure Machine Learning Designer

Ejercicio: creación de un recurso de AML

Explorando la regresión con Azure Machine Learning Designer

Explorando la clasificación con Azure Machine Learning Designer

Tarea: limpieza de recursos (Aprendizaje Automático con AML)

Transformaciones de datos, cómputo en la nube e inferencia en tiempo real en Machine Learning

Revisión de conocimientos: Aprendizaje Automático con designer

Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa

Introducción a la sección: IA Generativa

¿Qué es la inteligencia artificial generativa?

Modelos de lenguaje de gran escala (LLMs)

¿Qué son los copilotos?

Azure OpenAI Services

Ejercicio: creación de un recurso de Azure OpenAI Services

Ejercicio: explorando Azure OpenAI Services

Tarea: limpieza de recursos (IA Generativa)

Revisión de conocimientos: IA Generativa

Cierre del curso

Quiz Final

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