CURSO MICROSOFT AI-200 DEVELOP AI CLOUD SOLUTIONS ON MICROSOFT AZURE
El curso AI-200: Develop AI Cloud Solutions on Microsoft Azure está diseñado para desarrolladores que buscan crear, implementar, supervisar y optimizar soluciones de inteligencia artificial en la nube utilizando servicios de Microsoft Azure. A través de un enfoque práctico, los participantes aprenderán a trabajar con contenedores, arquitecturas sin servidor, servicios de datos, mensajería, eventos, seguridad, configuración y observabilidad para construir aplicaciones de IA modernas, escalables y confiables.
Durante el curso, los alumnos desarrollarán habilidades para hospedar aplicaciones de IA en Azure App Service, Azure Container Apps y Azure Kubernetes Service; integrar bases de datos como Azure Cosmos DB, Azure Database for PostgreSQL y Azure Managed Redis; aplicar búsqueda vectorial para escenarios de IA generativa y RAG; y conectar componentes mediante Azure Service Bus, Event Grid y Azure Functions. Además, el curso incluye laboratorios oficiales de Microsoft que permiten practicar en entornos preparados, sin que la empresa requiera licencias adicionales para las prácticas.
Beneficios
Diploma Oficial Microsoft
Link de Guía de Estudio Microsoft
Laboratorios Oficiales Microsoft
Garantía ExecuTrain
Acceso a las Grabaciones del Curso
Curso dirigido a:
Este curso está dirigido a desarrolladores, programadores y profesionales técnicos que crean o integran aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en Microsoft Azure. Es ideal para quienes necesitan adquirir habilidades prácticas para desarrollar back-end de IA, trabajar con contenedores, implementar servicios en la nube, conectar componentes mediante eventos y mensajes, administrar datos para soluciones inteligentes y supervisar aplicaciones distribuidas. También es una excelente opción para equipos de desarrollo que buscan preparar soluciones de IA generativa, arquitecturas RAG, APIs de inferencia, flujos de trabajo sin servidor y aplicaciones seguras, escalables y observables en Azure.
Requisitos previos:
Para aprovechar mejor el curso AI-200: Develop AI Cloud Solutions on Microsoft Azure, se recomienda que los participantes cuenten con:
- Experiencia de programación en lenguajes como Python, JavaScript o C#.
- Conocimientos básicos de Microsoft Azure.
- Comprensión general de los conceptos de computación en la nube.
- Conocimientos básicos de contenedorización.
- Familiaridad con el desarrollo de aplicaciones o servicios back-end.
- Interés en crear soluciones de inteligencia artificial, aplicaciones en la nube, APIs, flujos de trabajo automatizados o arquitecturas modernas en Azure.
C E R T I F I C A C I Ó N
Microsoft Certified
Azure AI Cloud Developer Associate
Curso de preparacion para obtener la Certificación.
¿Qué es Azure AI Cloud Developer Associate?
Microsoft Certified: Azure AI Cloud Developer Associate es una certificación de Microsoft enfocada en validar las habilidades de los desarrolladores que crean soluciones de inteligencia artificial en la nube con Microsoft Azure. Esta certificación está alineada con el nuevo curso AI-200: Develop AI Cloud Solutions on Microsoft Azure, el cual prepara a los participantes para diseñar, desarrollar, implementar, conectar, proteger, supervisar y optimizar aplicaciones de IA basadas en servicios cloud.
Esta certificación responde a la evolución del rol del desarrollador en proyectos de inteligencia artificial, donde ya no basta con consumir modelos de IA: también es necesario construir arquitecturas escalables, integrar datos, administrar contenedores, habilitar flujos de trabajo controlados por eventos, proteger secretos y configuraciones, y observar el comportamiento de aplicaciones distribuidas. Por ello, el curso AI-200 se convierte en una ruta clave para quienes desean prepararse en el desarrollo de soluciones de IA modernas sobre Azure.
A diferencia de la certificación anterior Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate, asociada al examen AI-102, Microsoft está actualizando su portafolio de certificaciones para reflejar mejor los nuevos perfiles técnicos relacionados con IA generativa, agentes, soluciones cloud y desarrollo moderno. Actualmente, Microsoft indica que Azure AI Engineer Associate y su examen AI-102 se retirarán el 30 de junio de 2026, por lo que las nuevas rutas como AI-200 permiten preparar a los desarrolladores para las necesidades actuales del mercado
¿Qué se evalua para obtener esta certificación?
Para obtener la certificación Microsoft Certified: Azure AI Cloud Developer Associate, el candidato deberá demostrar habilidades relacionadas con el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial en Azure, especialmente en escenarios donde se combinan aplicaciones cloud, servicios de datos, contenedores, automatización, mensajería, seguridad y observabilidad.
Entre las capacidades que se evalúan se encuentran:
- Desarrollo e implementación de soluciones de IA en la nube utilizando servicios de Microsoft Azure.
- Uso de contenedores para hospedar aplicaciones de IA en servicios como Azure App Service, Azure Container Apps y Azure Kubernetes Service.
- Administración de imágenes de contenedor con Azure Container Registry.
- Diseño de soluciones con servicios de datos como Azure Cosmos DB for NoSQL, Azure Database for PostgreSQL y Azure Managed Redis.
- Implementación de búsqueda vectorial y recuperación semántica para escenarios de IA generativa y arquitecturas RAG.
- Integración de servicios mediante flujos de trabajo basados en eventos y mensajes con Azure Service Bus, Azure Event Grid y Azure Functions.
- Administración segura de secretos, claves, configuraciones e identidades mediante Azure Key Vault y Azure App Configuration.
- Supervisión, análisis y solución de problemas de aplicaciones distribuidas usando OpenTelemetry, Azure Monitor, Application Insights, registros, métricas y consultas KQL.
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso AI-200: Develop AI Cloud Solutions on Microsoft Azure, aprenderás a desarrollar soluciones de inteligencia artificial en la nube utilizando servicios clave de Azure para hospedar aplicaciones, administrar datos, conectar componentes, proteger configuraciones y supervisar el comportamiento de soluciones distribuidas. El curso tiene un enfoque práctico para que los desarrolladores puedan crear aplicaciones de IA seguras, escalables y observables, integrando contenedores, APIs sin servidor, arquitecturas basadas en eventos, mensajería, búsqueda vectorial y servicios de datos preparados para cargas de trabajo de IA. Microsoft también describe este curso como una capacitación para crear, supervisar y solucionar problemas de soluciones de IA en Azure, trabajando con contenedores, Azure Functions, Service Bus, Event Grid, Cosmos DB, PostgreSQL con pgvector y Azure Managed Redis.
Implementar aplicaciones de IA en contenedores dentro de Azure
- Aprenderás a usar servicios como Azure Container Registry, Azure App Service, Azure Container Apps y Azure Kubernetes Service para almacenar, compilar, administrar, desplegar y ejecutar aplicaciones de IA en contenedores. Esto permite crear soluciones más portables, escalables y fáciles de administrar en ambientes cloud.
Administrar imágenes, versiones y despliegues de contenedores
- Conocerás cómo trabajar con registros, repositorios, artefactos, etiquetado de imágenes, revisiones, variables de entorno, secretos, autenticación contra registros privados y validación de implementaciones. Estas habilidades son clave para mantener aplicaciones de IA actualizadas, controladas y listas para producción.
Diseñar back-end y APIs para soluciones de IA en Azure
- Desarrollarás habilidades para crear servicios back-end que soporten aplicaciones de inteligencia artificial, incluyendo APIs de inferencia, servicios conectados y componentes que pueden ejecutarse en contenedores o mediante Azure Functions. Esto permite construir soluciones flexibles que respondan a solicitudes, eventos y procesos automatizados.
Crear arquitecturas basadas en eventos y mensajería
- Aprenderás a integrar servicios utilizando Azure Service Bus y Azure Event Grid, lo que permite desacoplar componentes, procesar solicitudes de IA de forma confiable, distribuir cargas de trabajo, manejar errores y construir flujos de trabajo reactivos para aplicaciones inteligentes.
Trabajar con servicios de datos para aplicaciones de IA
- El curso aborda el uso de Azure Cosmos DB for NoSQL, Azure Database for PostgreSQL y Azure Managed Redis para almacenar, consultar, recuperar y administrar datos utilizados por aplicaciones de IA. Estas tecnologías permiten desarrollar soluciones que requieren alto rendimiento, baja latencia y capacidad para trabajar con datos estructurados, documentos, caché, eventos y vectores.
Implementar búsqueda vectorial y recuperación semántica
- Aprenderás a utilizar capacidades de búsqueda vectorial con Azure Cosmos DB, PostgreSQL con pgvector y Azure Managed Redis para escenarios de búsqueda semántica, recuperación de información y arquitecturas tipo RAG. Esto es especialmente importante para soluciones de IA generativa que necesitan encontrar información relevante en bases de datos o repositorios empresariales.
Proteger secretos, configuraciones e identidades de aplicaciones
- Conocerás cómo administrar secretos, claves, certificados y configuraciones mediante Azure Key Vault y Azure App Configuration, aplicando prácticas de seguridad para proteger credenciales, centralizar configuraciones, trabajar con identidad administrada y diferenciar qué información debe guardarse en cada servicio.
Supervisar, diagnosticar y optimizar aplicaciones de IA en producción
- Aprenderás a instrumentar aplicaciones con OpenTelemetry, exportar telemetría a Azure Monitor, analizar registros y métricas en Application Insights, escribir consultas con KQL, crear paneles, configurar alertas y solucionar problemas de rendimiento, errores o conectividad en soluciones de IA distribuidas.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad de autoestudio con soporte de instructor .
Con esta modalidad tendrás 3 meses de acceso a videos y Laboratorios Oficiales Microsoft. Si tienes alguna duda, podrás contactar a un instructor vía correo electrónico para resolver cualquier duda. ¡Estamos contigo en todo momento apoyándote para que completes tu curso de forma satisfactoria!
En ExecuTrain el material y la metodología están diseñados por expertos en aprendizaje humano. Lo que te garantiza un mejor conocimiento en menor tiempo.
Módulos
Almacenamiento y administración de contenedores en Azure Container Registry
Use Azure Container Registry para almacenar, compilar y administrar imágenes de contenedor para aplicaciones de IA. Obtenga información sobre la jerarquía del Registro, cree imágenes con ACR Tasks e implemente estrategias de etiquetado para implementaciones confiables.
Implementación de contenedores en Azure App Service
Implemente y administre aplicaciones en contenedor en Azure App Service mediante la configuración de orígenes de contenedor, la configuración del entorno de ejecución, la configuración de la aplicación y los diagnósticos.
Implementación de contenedores en Azure Container Apps
Cree y administre implementaciones de contenedores en Azure Container Apps. Trabaje con entornos, configuración en tiempo de ejecución, autenticación del Registro y técnicas de comprobación de implementación.
Administración de contenedores en Azure Container Apps
Gestionar aplicaciones de contenedor a lo largo de su ciclo de vida operativo. Actualice imágenes, administre revisiones, diagnostique implementaciones con errores, ajuste los recursos y el escalado, y solucione problemas con registros y sondeos de estado.
Escalado de contenedores en Azure Container Apps
Aprenda a configurar el escalado horizontal automático para aplicaciones en contenedores en Azure Container Apps. Configure las reglas de escalado de HTTP, TCP, CPU y memoria, implemente el escalado controlado por eventos con KEDA, optimice los recursos de computación y aplique los modos de revisión para la gestión del tráfico.
Implementación de aplicaciones en Azure Kubernetes Service
Aprenda a implementar aplicaciones en Azure Kubernetes Service. En este módulo se tratan la creación de manifiestos de implementación, la exposición de aplicaciones con servicios y la implementación en Azure Kubernetes Service.
Configuración de aplicaciones en Azure Kubernetes Service
Aprenda a externalizar la configuración, proteger la configuración confidencial y asociar el almacenamiento persistente mediante características de Kubernetes en Azure Kubernetes Service.
Supervisión y solución de problemas de aplicaciones en Azure Kubernetes Service
Aprenda a supervisar el estado de la aplicación, inspeccionar registros y métricas, solucionar problemas de pods y servicios y comprobar la conectividad de las cargas de trabajo de IA en Azure Kubernetes Service (AKS).
Creación de consultas para Azure Cosmos DB para NoSQL
Aprenda a conectarse a Azure Cosmos DB para NoSQL mediante el SDK, realizar operaciones de datos en elementos y escribir consultas SQL eficaces para recuperar datos de documentos para aplicaciones de inteligencia artificial.
Implementación de la búsqueda de vectores en Azure Cosmos DB para NoSQL
Obtenga información sobre cómo almacenar incrustaciones de vectores, ejecutar consultas de similitud mediante la función VectorDistance, combinar la búsqueda vectorial con filtros de metadatos y búsqueda híbrida, y usar la fuente de cambios para mantener sincronizadas las incrustaciones.
Optimización del rendimiento de las consultas para Azure Cosmos DB para NoSQL
Obtenga información sobre cómo optimizar el rendimiento de las consultas mediante el análisis de patrones de consulta, la configuración de índices compuestos y rangos, la selección de tipos de índice vectoriales y la elección de niveles de coherencia que equilibran la actualización con la eficacia de los costos.
Compilación y consulta con Azure Database for PostgreSQL
Aprenda a usar Azure Database for PostgreSQL para crear bases de datos para aplicaciones de inteligencia artificial. Diseñe esquemas, escriba consultas eficaces e integre con aplicaciones de Python mediante la autenticación segura.
Implementación de la búsqueda de vectores con Azure Database for PostgreSQL
Aprenda a implementar la búsqueda vectorial mediante la extensión pgvector en Azure Database for PostgreSQL. Almacene incrustaciones, cree índices vectoriales y cree patrones de recuperación semántica para aplicaciones de IA.
Optimización de la búsqueda de vectores en Azure Database for PostgreSQL
Aprenda a optimizar el rendimiento de la búsqueda vectorial en Azure Database for PostgreSQL mediante pgvector. Ajuste los parámetros de configuración, seleccione y configure índices vectoriales, diseñe diseños de datos eficaces, escale para cargas de trabajo de gran volumen e implemente la agrupación de conexiones para las aplicaciones de IA.
Implementación de operaciones de datos en Azure Managed Redis
Aprenda a implementar operaciones de datos en Azure Managed Redis. En este módulo se tratan las características de Azure Managed Redis, los procedimientos recomendados de la biblioteca cliente y cómo almacenar y recuperar datos de forma eficaz.
Implementación de la mensajería de eventos con Azure Managed Redis
Aprenda a implementar la mensajería de eventos con Azure Managed Redis, incluido pub/sub para notificaciones de difusión y Secuencias de Redis para el procesamiento confiable de tareas asincrónicas. En este módulo se tratan la creación de sistemas de notificaciones en tiempo real y la coordinación de canalizaciones de procesamiento en varios pasos.
Implementación del almacenamiento de vectores en Azure Managed Redis
Aprenda a implementar el almacenamiento de vectores y la búsqueda de similitud en Azure Managed Redis. En este módulo se describen la creación de índices vectoriales, la consulta de incrustaciones, la elección de tipos de vectores y estrategias de indexación, y la selección de estructuras de datos óptimas para aplicaciones de inteligencia artificial.
Puesta en cola y procesamiento de operaciones de IA con Azure Service Bus
Obtenga información sobre cómo usar Azure Service Bus para desacoplar componentes de IA, poner en cola solicitudes de inferencia, distribuir cargas de trabajo de procesamiento entre consumidores competidores y gestionar los errores mediante colas de mensajes fallidos. En este módulo se tratan colas, temas con suscripciones, estructuración de mensajes para cargas de IA y procesamiento de mensajes confiable con el SDK de Python.
Desarrollo de flujos de trabajo de IA controlados por eventos con Azure Event Grid
Cree arquitecturas de inteligencia artificial reactivas mediante Azure Event Grid para enrutar eventos de orígenes a controladores con baja latencia y alta confiabilidad. Aprenda a configurar suscripciones de eventos, diseñar CloudEvents, implementar directivas de entrega y publicar eventos personalizados desde aplicaciones de IA.
Creación de back-end de INTELIGENCIA artificial sin servidor con Azure Functions
Aprenda a usar Azure Functions como proceso ligero sin servidor para cargas de trabajo de IA. Cree puntos de conexión de inferencia, procesadores de eventos e integraciones de servicio que se escalen automáticamente con la demanda.
Administración de secretos de aplicación con Azure Key Vault
Aprenda a usar Azure Key Vault para almacenar, recuperar y administrar secretos en soluciones de inteligencia artificial en Azure. En este módulo se tratan la organización del almacén, la recuperación de secretos basada en SDK con estrategias de identidad administrada, control de versiones y rotación de secretos, y los patrones de almacenamiento en caché que reducen las llamadas a la API al tiempo que mantienen actualizadas las credenciales.
Administración de la configuración de la aplicación con Azure App Configuration
Aprenda a usar Azure App Configuration para centralizar la configuración de la aplicación para soluciones de inteligencia artificial en Azure. En este módulo se explica cómo conectarse desde el código de aplicación de Python con identidad administrada, organizar la configuración con etiquetas y marcas de características, hacer referencia a secretos de Key Vault y decidir qué configuración pertenece a cada servicio.
Instrumentación de una aplicación con OpenTelemetry
Aprenda a instrumentar aplicaciones distribuidas con OpenTelemetry en Azure, crear intervalos y seguimientos personalizados, exportar datos de telemetría a Application Insights de Azure Monitor y usar datos de seguimiento para depurar problemas de rendimiento en soluciones de inteligencia artificial distribuida.
Análisis de la telemetría de la aplicación con registros y métricas
Aprenda a escribir consultas de KQL en registros de Application Insights, explorar patrones de error y tendencias de rendimiento, crear paneles y libros para visibilidad continua y configurar alertas para detectar errores y anomalías en las soluciones de inteligencia artificial en Azure.
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
Recomendado.
Tambien los laboratorios estan muy completos y detallados.
ampliamente recomendado.
Alfredo CC Empresa: Sandvik Minning & Construction de Mexico.
Excel Avanzado
Replication v12.1, conocimiento excelente del instructor sabe responder a todas la dudas y laboratorios sin fallas con la conexión.
Replication v12.1, conocimiento excelente del instructor sabe responder a todas la dudas y cuentan con muy buenos laboratorios de practica
Muy recomendado. 🙂
El instructor muy capacitado y atendio diversas dudas incluso aunque fuera temas mas avanzados al alcance del curso, una atencion excelente ya que en otros lados me a tocado que solo lo que es al momento y ya, totalmente recomendado
He tomado cursos con ellos antes de la pandemia y hace poco volví a asistir para presentar exámenes de certificación, no han cambiado en su buen servicio y atención.
Fundamentals of Ethical Hacking and Penetration Testing
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Explora el impactante primer contacto que nuestros alumnos experimentan al unirse a nuestra comunidad educativa. Descubrirás por qué Executrain es tan apreciado por aquellos que buscan dominar las habilidades informáticas de vanguardia.
Preguntas Frecuentes FAQs
¿Qué es el curso AI-200: Develop AI Cloud Solutions on Microsoft Azure?
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El curso AI-200: Develop AI Cloud Solutions on Microsoft Azure es una capacitación oficial de Microsoft enfocada en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial en la nube. Está diseñado para que los desarrolladores aprendan a crear, implementar, supervisar y solucionar problemas de aplicaciones de IA en Azure, utilizando servicios como contenedores, Azure Functions, Azure Cosmos DB, Azure Database for PostgreSQL, Azure Managed Redis, Azure Service Bus, Azure Event Grid, Azure Key Vault, Azure Monitor y OpenTelemetry.
¿A quién está dirigido el curso AI-200?
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Este curso está dirigido principalmente a desarrolladores y profesionales técnicos que crean aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial en Microsoft Azure. Es ideal para quienes necesitan trabajar con back-end de IA, contenedores, arquitecturas basadas en eventos, servicios de datos, APIs, búsqueda vectorial, seguridad y observabilidad de aplicaciones en la nube.
¿Qué conocimientos previos se necesitan para tomar el curso AI-200?
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Para tomar este curso se recomienda contar con experiencia de programación en lenguajes como Python, JavaScript o C#, conocimientos básicos de servicios de Azure, conceptos generales de computación en la nube y fundamentos de contenedorización. Estos conocimientos ayudan a aprovechar mejor los laboratorios y escenarios prácticos del curso.
¿El curso AI-200 es oficial de Microsoft?
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Sí. AI-200: Develop AI Cloud Solutions on Microsoft Azure es un curso oficial de Microsoft. Su contenido está diseñado para desarrollar habilidades prácticas en la creación de soluciones de inteligencia artificial en Azure, integrando servicios de cómputo, datos, eventos, seguridad, configuración y monitoreo.
¿El curso AI-200 incluye laboratorios oficiales?
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Sí. El curso incluye laboratorios oficiales de Microsoft, diseñados para que los participantes practiquen con escenarios reales de desarrollo de soluciones de IA en Azure. Estos laboratorios no se pueden adaptar a necesidades específicas de cada empresa, pero tienen el beneficio de que los participantes no necesitan contar con licencias propias para realizar las prácticas.
¿El curso AI-200 incluye laboratorios oficiales?
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En el curso se aprende a desarrollar soluciones de IA en la nube que pueden incluir APIs de inferencia, aplicaciones en contenedores, back-end sin servidor, flujos de trabajo basados en eventos, sistemas de mensajería, búsqueda semántica, almacenamiento vectorial, recuperación de información y soluciones observables para producción.
¿Qué servicios de Azure se utilizan en el curso AI-200?
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El curso trabaja con servicios como Azure Container Registry, Azure App Service, Azure Container Apps, Azure Kubernetes Service, Azure Cosmos DB for NoSQL, Azure Database for PostgreSQL con pgvector, Azure Managed Redis, Azure Service Bus, Azure Event Grid, Azure Functions, Azure Key Vault, Azure App Configuration, Azure Monitor y Application Insights. Estos servicios permiten construir aplicaciones de IA escalables, seguras y listas para ambientes cloud.
¿El curso AI-200 ayuda a prepararse para una certificación Microsoft?
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Sí. El curso AI-200 está relacionado con una certificación Microsoft enfocada en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial en la nube. Es importante considerar que el examen de certificación no está incluido en el curso; sin embargo, puede adquirirse por separado con nosotros para que el participante pueda presentarlo y avanzar hacia su certificación Microsoft.
¿El examen de certificación está incluido en el curso AI-200?
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No. El examen de certificación no está incluido dentro del curso. Sin embargo, los participantes pueden adquirir el examen con nosotros para presentarlo posteriormente y buscar obtener la certificación Microsoft relacionada.
¿En qué modalidades se puede tomar el curso AI-200?
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El curso puede tomarse en modalidad en línea con instructor en vivo para grupos privados desde 3 personas. También está disponible en modalidad autoestudio con soporte de instructor, con acceso a plataforma 24/7 durante 2 meses y sesiones semanales en vivo para resolver dudas con un instructor.
¿El curso AI-200 se puede impartir para empresas?
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Sí. El curso puede impartirse para empresas en grupos privados desde 3 personas, en línea con instructor en vivo. Esta modalidad permite que los equipos se capaciten juntos, alineen conocimientos técnicos y avancen en el desarrollo de soluciones de IA sobre Microsoft Azure.
¿Se pueden adaptar los laboratorios del curso AI-200 a la empresa?
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No. Al tratarse de laboratorios oficiales de Microsoft, los laboratorios del curso no se adaptan a entornos, datos o procesos específicos de cada empresa. Sin embargo, esto representa una ventaja importante: los participantes trabajan en escenarios preparados y no necesitan contar con licencias adicionales ni configurar un ambiente propio para realizar las prácticas.
¿Por qué es importante aprender a desarrollar soluciones de IA en Azure?
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Aprender a desarrollar soluciones de IA en Azure es importante porque muchas empresas están avanzando hacia aplicaciones inteligentes que requieren integración con datos, automatización, seguridad, escalabilidad y monitoreo. Este curso permite a los desarrolladores adquirir habilidades para construir soluciones de IA más robustas, conectadas y preparadas para ambientes empresariales.
¿Cuál es la duración del curso AI-200?
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El curso tiene una duración de 35 horas, de acuerdo con el temario proporcionado. Durante este tiempo, los participantes trabajan con módulos enfocados en contenedores, servicios de datos, búsqueda vectorial, mensajería, eventos, funciones sin servidor, seguridad, configuración y observabilidad de aplicaciones de IA.
Invierte en tu FUTURO
¿Por qué aprender a Desarrollar IA Cloud Solutions en Microsoft Azure ?
Aprender a desarrollar AI Cloud Solutions en Microsoft Azure permite a los equipos técnicos construir aplicaciones de inteligencia artificial más escalables, seguras y listas para integrarse con los procesos reales de una empresa. Hoy, las organizaciones no solo necesitan usar herramientas de IA, sino desarrollar soluciones capaces de conectarse con datos, automatizar flujos de trabajo, procesar eventos, administrar información vectorial, proteger credenciales y monitorear el rendimiento de aplicaciones inteligentes en la nube.
1. Porque las empresas necesitan soluciones de IA escalables y listas para producción
Desarrollar IA en Azure permite pasar de pruebas aisladas a aplicaciones empresariales capaces de ejecutarse en arquitecturas modernas con contenedores, servicios sin servidor y plataformas administradas. Esto ayuda a los equipos a crear soluciones que pueden crecer conforme aumenta la demanda, integrarse con otros sistemas y mantenerse operativas en ambientes cloud.
2. Porque la IA generativa depende de datos, búsqueda semántica e integración
Las soluciones modernas de IA requieren conectar modelos con bases de datos, documentos, eventos y servicios empresariales. Al aprender a trabajar con Azure Cosmos DB, PostgreSQL con pgvector, Azure Managed Redis, búsqueda vectorial y patrones RAG, los desarrolladores pueden crear aplicaciones capaces de recuperar información relevante, responder con mayor contexto y generar experiencias más útiles para usuarios internos o clientes.
3. Porque la seguridad, observabilidad y mantenimiento son clave en proyectos reales de IA
Una aplicación de IA empresarial debe proteger secretos, controlar configuraciones, administrar identidades, monitorear errores y detectar problemas de rendimiento. Azure ofrece servicios como Key Vault, App Configuration, Azure Monitor, Application Insights y OpenTelemetry para que los desarrolladores puedan crear soluciones más confiables, seguras y fáciles de operar después de su implementación.
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Convierte tus proyectos de IA en soluciones reales sobre Azure
La inteligencia artificial está dejando de ser un concepto experimental para convertirse en una capacidad estratégica dentro de las empresas. Capacitar a tu equipo en el desarrollo de AI Cloud Solutions en Microsoft Azure permite crear aplicaciones inteligentes más seguras, escalables y conectadas con los datos, procesos y necesidades reales del negocio. Con el curso AI-200: Develop AI Cloud Solutions on Microsoft Azure, tus desarrolladores podrán fortalecer sus habilidades para implementar soluciones modernas de IA, trabajar con servicios cloud, integrar arquitecturas basadas en eventos, aplicar búsqueda vectorial y supervisar aplicaciones listas para ambientes empresariales.
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V E R C U R S O S R E L A C I O N A D O S
Curso AI-901 Introduction to AI in Azure
Presenta conceptos fundamentales relacionados con la inteligencia artificial (IA) y los servicios en Microsoft Azure que pueden usarse para crear soluciones de IA
Curso AI-103: Develop AI apps and agents on Azure
El curso AI-103: Develop AI apps and agents on Azure es un entrenamiento oficial de Microsoft diseñado para desarrolladores que desean crear aplicaciones inteligentes, agentes de IA y soluciones de inteligencia artificial generativa utilizando Azure AI y Microsoft Foundry.
Curso AI-300: Operationalize Machine Learning and Generative AI Solutions
El curso AI-300: Operationalize Machine Learning and Generative AI Solutions está diseñado para profesionales que buscan llevar la inteligencia artificial más allá de la experimentación y convertirla en soluciones reales, escalables y listas para producción en Azure.