CURSO MICROSOFT 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. A lo largo del programa, los participantes aprenderán a implementar prácticas modernas de MLOps y GenAIOps, integrando automatización, monitoreo, despliegue continuo y gestión del ciclo de vida de modelos de Machine Learning y aplicaciones de IA generativa, utilizando herramientas como Azure Machine Learning, GitHub Actions y Microsoft Foundry.
Este curso permite a las organizaciones acelerar la adopción de IA de forma segura, eficiente y alineada con estándares empresariales, asegurando que los modelos y agentes inteligentes no solo funcionen, sino que generen valor continuo en entornos productivos.
Duración:
28 Hrs.
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
- Aprendizaje Hibrido
Preparación para la certificación
Aprobar el examen:
•AI-103 Develop AI apps and agents on Azure
•Microsoft Certified: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate
Beneficios
Diploma Oficial Microsoft
Link de Guía de Estudio Microsoft
Laboratorios Oficiales
Garantía ExecuTrain
Acceso a las Grabaciones del Curso
Curso dirigido a:
El curso AI-300: Operationalize Machine Learning and Generative AI Solutions está dirigido a profesionales técnicos que buscan llevar modelos de inteligencia artificial a entornos productivos, asegurando su escalabilidad, automatización y monitoreo continuo. Es ideal para quienes ya trabajan con datos o desarrollo y desean especializarse en prácticas modernas de MLOps y GenAIOps dentro de Azure.
Está especialmente orientado a:
- Científicos de datos que desean implementar y operacionalizar modelos más allá de la fase experimental.
- Ingenieros de Machine Learning que buscan automatizar pipelines, despliegues y monitoreo de modelos.
- Profesionales de DevOps interesados en integrar prácticas de CI/CD en proyectos de inteligencia artificial.
- Desarrolladores que trabajan con soluciones de IA y quieren adoptar buenas prácticas de producción.
- Equipos técnicos que buscan construir soluciones de IA confiables, escalables y alineadas a estándares empresariales.
Este curso también es altamente relevante para organizaciones que desean profesionalizar el uso de inteligencia artificial, pasando de pruebas aisladas a soluciones robustas con impacto real en el negocio.
Requisitos previos:
Para aprovechar al máximo este curso, se recomienda que los participantes cuenten con los siguientes conocimientos previos:
- Experiencia en programación con Python o R
- Conocimiento práctico en el desarrollo y entrenamiento de modelos de Machine Learning
- Comprensión básica de los servicios de Azure Machine Learning
- Familiaridad con conceptos de DevOps como control de versiones, CI/CD y uso de línea de comandos
Estos conocimientos permitirán a los participantes enfocarse en la implementación, automatización y operación de soluciones de IA en entornos reales.
C E R T I F I C A C I Ó N
Microsoft Certified: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate
Curso de preparacion para obtener la Certificación.
¿Qué es Microsoft Certified: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate?
La certificación Microsoft Certified: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate valida las habilidades necesarias para diseñar, implementar y operar soluciones de inteligencia artificial en entornos productivos utilizando Microsoft Azure. Está enfocada en profesionales que trabajan en la intersección entre ciencia de datos, ingeniería de software y DevOps, y que buscan garantizar que los modelos de Machine Learning y las aplicaciones de IA generativa funcionen de manera confiable, escalable y automatizada en escenarios empresariales.
Esta certificación demuestra que el candidato puede gestionar todo el ciclo de vida de soluciones de IA, desde el entrenamiento y validación de modelos hasta su despliegue, monitoreo, optimización continua y gobierno, aplicando prácticas modernas de MLOps y GenAIOps alineadas con estándares de la industria.
¿Qué se evalua para obtener esta certificación?
Para obtener esta certificación, es necesario aprobar el examen oficial AI-300, el cual evalúa conocimientos técnicos y prácticos en las siguientes áreas clave:
- Diseño de soluciones de MLOps en Azure
Arquitectura de soluciones de Machine Learning listas para producción, incluyendo infraestructura segura, escalable y reproducible. - Implementación y gestión del ciclo de vida de modelos
Entrenamiento, versionado, registro, despliegue y mantenimiento de modelos utilizando Azure Machine Learning. - Automatización de flujos de trabajo (CI/CD para IA)
Uso de herramientas como GitHub Actions, Azure CLI y Bicep para automatizar pipelines de entrenamiento, pruebas e implementación. - Operacionalización de soluciones de IA generativa (GenAIOps)
Desarrollo, despliegue y gestión de aplicaciones basadas en modelos de lenguaje, incluyendo agentes y prompts versionados con Microsoft Foundry. - Monitoreo, evaluación y optimización continua
Supervisión del rendimiento de modelos y aplicaciones de IA, incluyendo métricas, trazabilidad, evaluación automatizada y mejora continua. - Gobernanza y prácticas responsables de IA
Uso de herramientas para evaluar modelos bajo criterios de responsabilidad, transparencia y cumplimiento.
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso AI-300: Operationalize Machine Learning and Generative AI Solutions, desarrollarás las habilidades necesarias para llevar soluciones de inteligencia artificial desde la fase experimental hasta entornos productivos reales. Aprenderás a implementar prácticas modernas de MLOps y GenAIOps en Azure, automatizando procesos, optimizando modelos y asegurando su correcto funcionamiento en escenarios empresariales. Este programa está diseñado para que puedas construir soluciones de IA confiables, escalables y alineadas con estándares de producción, integrando herramientas como Azure Machine Learning, GitHub Actions y Microsoft Foundry.
Diseñar soluciones de IA listas para producción
- Aprenderás a estructurar arquitecturas de Machine Learning y aplicaciones de IA generativa que sean seguras, escalables y alineadas con necesidades empresariales.
Entrenar, evaluar y optimizar modelos de Machine Learning
- Utilizarás herramientas como AutoML, MLflow y paneles de IA responsable para seleccionar, comparar y mejorar modelos de forma eficiente.
Automatizar pipelines de Machine Learning
- Construirás canalizaciones reutilizables en Azure Machine Learning para automatizar procesos de entrenamiento, validación y despliegue.
Implementar CI/CD para soluciones de IA
- Integrarás GitHub Actions y prácticas de DevOps para automatizar flujos de trabajo, control de versiones y despliegues continuos.
Desplegar modelos en entornos productivos
- Aprenderás a publicar modelos de forma controlada, asegurando su disponibilidad, rendimiento y confiabilidad en aplicaciones reales.
Desarrollar y gestionar aplicaciones de IA generativa (GenAIOps)
- Crearás soluciones basadas en modelos de lenguaje, gestionando prompts, agentes y ciclos de vida de aplicaciones con Microsoft Foundry.
Evaluar y optimizar agentes de IA con métricas reales
- Diseñarás experimentos estructurados para medir calidad, costo y desempeño, tomando decisiones basadas en datos.
Monitorear, supervisar y mejorar soluciones de IA
- Implementarás prácticas de observabilidad, trazabilidad y evaluación continua para mantener el rendimiento y la calidad de los sistemas de IA en producción.
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
Experimento con Azure Machine Learning
Obtenga información sobre cómo encontrar el mejor modelo de aprendizaje automático con aprendizaje automático automatizado (AutoML), cuadernos con seguimiento de MLflow y el panel de inteligencia artificial responsable.
Realización del ajuste de hiperparámetros con Azure Machine Learning
Aprenda a realizar el ajuste de hiperparámetros con una tarea de exploración en Azure Machine Learning.
Ejecución de canalizaciones en Azure Machine Learning
Aprenda a crear y usar componentes para compilar canalizaciones en Azure Machine Learning. Ejecute y programe canalizaciones de Azure Machine Learning para automatizar flujos de trabajo de aprendizaje automático.
Desencadenamiento de trabajos de Azure Machine Learning con acciones de GitHub
Aprenda a automatizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático mediante acciones de GitHub.
Desencadenamiento de Acciones de GitHub con desarrollo basado en características
Obtenga información sobre cómo proteger la rama principal y cómo desencadenar tareas en el flujo de trabajo de aprendizaje automático según cambios en el código.
Trabajo con entornos en GitHub Actions
Aprenda a entrenar, probar e implementar un modelo de aprendizaje automático mediante entornos como parte de su estrategia de operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Implementación de un modelo con acciones de GitHub
Aprenda a automatizar y probar la implementación de modelos con acciones de GitHub y la CLI de Azure Machine Learning (v2).
Planeamiento y preparación de una solución de GenAIOps
Obtenga información sobre cómo desarrollar aplicaciones de chat con modelos de lenguaje mediante un enfoque de desarrollo de código primero. Mediante el desarrollo de aplicaciones de IA generativas orientadas al código, puede crear flujos sólidos y reproducibles que sean integrales para las operaciones de IA generativa, o GenAIOps.
Gestión de indicaciones para agentes en Microsoft Foundry con GitHub
Aprenda cómo administrar indicaciones de inteligencia artificial como activos versionados usando GitHub. Aplique los procedimientos recomendados de ingeniería de software para crear, probar y promover versiones de aviso usadas en Microsoft Foundry como parte de un flujo de trabajo de GenAIOps.
Evaluación y optimización de los agentes de inteligencia artificial mediante experimentos estructurados
Aprenda a optimizar los agentes de inteligencia artificial mediante la evaluación estructurada que transforma las estimaciones en decisiones de ingeniería basadas en evidencia. Explorará cómo diseñar experimentos de evaluación con métricas claras para la calidad, el costo y el rendimiento; organizar experimentos mediante flujos de trabajo basados en Git; crear rubrices de evaluación para la puntuación coherente; y comparar los resultados para tomar decisiones de optimización fundamentadas.
Automatización de evaluaciones de IA con Acciones de Microsoft Foundry y GitHub
Aprenda a implementar evaluaciones automatizadas para las respuestas del agente de IA mediante evaluadores de Microsoft Foundry, crear conjuntos de datos de evaluación a partir de datos de producción y generación sintética, ejecutar evaluaciones por lotes con scripts de Python e integrar flujos de trabajo de evaluación en Acciones de GitHub para garantizar la calidad continua.
Supervisión de una aplicación de IA generativa
Obtenga información sobre cómo supervisar el rendimiento de la aplicación de IA generativa mediante Microsoft Foundry. Este módulo le enseña a realizar un seguimiento de las métricas clave, como la latencia y el uso de tokens, para tomar decisiones de implementación fundamentadas y rentables.
Analiza y depura tu aplicación de IA generativa con seguimiento
Aprenda a implementar el seguimiento en las aplicaciones de IA generativas mediante Microsoft Foundry y OpenTelemetry. Este módulo le enseña a capturar flujos de ejecución detallados, depurar flujos de trabajo complejos y comprender el comportamiento de la aplicación para mejorar la confiabilidad y la optimización.
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
Recomendables cien por ciento
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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-300 y para qué sirve?
-
El curso AI-300: Operationalize Machine Learning and Generative AI Solutions está enfocado en enseñar cómo llevar modelos de inteligencia artificial a producción utilizando prácticas de MLOps y GenAIOps en Azure. Su objetivo es que puedas implementar soluciones de IA escalables, automatizadas y listas para entornos empresariales.
¿A quién va dirigido este curso?
-
Está dirigido a científicos de datos, ingenieros de Machine Learning, profesionales de DevOps y desarrolladores que desean implementar y operar soluciones de inteligencia artificial en producción, especialmente en entornos basados en Microsoft Azure.
¿Qué modalidad tiene el curso AI-300?
-
Este curso se ofrece en dos modalidades:
- En línea con instructor en vivo para grupos privados de empresas desde 3 personas.
- Autoestudio con soporte de instructor, con acceso a plataforma 24/7 durante 2 meses y sesiones en vivo semanales para resolver dudas.
¿El curso incluye laboratorios prácticos?
-
Sí. El curso incluye laboratorios oficiales de Microsoft, lo que permite a los participantes practicar en entornos reales sin necesidad de contar con licencias adicionales. Estos laboratorios no son personalizables, pero garantizan una experiencia práctica completa alineada al contenido oficial.
¿Este curso incluye el examen de certificación?
-
No, el examen de certificación no está incluido. Sin embargo, puedes adquirir el voucher con ExecuTrain y recibir asesoría para presentar el examen de forma online o en un centro autorizado.
¿Qué certificación puedo obtener con este curso?
-
Este curso te prepara para la certificación Microsoft Certified: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate, la cual valida tus habilidades para implementar y operar soluciones de IA en Azure.
¿Qué conocimientos previos necesito?
-
Se recomienda contar con:
- Experiencia en programación con Python o R
- Conocimientos en Machine Learning
- Bases de Azure Machine Learning
- Familiaridad con conceptos de DevOps como CI/CD y control de versiones
¿Qué herramientas aprenderé a utilizar en el curso?
-
Durante el curso trabajarás con herramientas clave como:
- Azure Machine Learning
- GitHub Actions
- Azure CLI
- Bicep
- Microsoft Foundry
Estas herramientas te permitirán automatizar, desplegar y monitorear soluciones de inteligencia artificial en producción.
¿Qué diferencia hay entre este curso y uno básico de IA?
-
A diferencia de cursos introductorios, el AI-300 está enfocado en la operacionalización de la IA, es decir, cómo implementar, automatizar, monitorear y mantener modelos en entornos reales, no solo en teoría o pruebas.
¿Puedo tomar este curso si no tengo experiencia en Azure?
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Se recomienda tener conocimientos básicos de Azure, especialmente en Azure Machine Learning. Si no cuentas con esta base, es recomendable tomar primero un curso introductorio de Azure o IA antes de este.
¿Este curso es adecuado para empresas?
-
Sí. Este curso es ideal para empresas que buscan profesionalizar el uso de la inteligencia artificial, implementando soluciones escalables, seguras y alineadas con prácticas modernas de desarrollo y operación de IA.
¿Qué beneficios obtengo al tomar este curso con ExecuTrain?
- Capacitación oficial alineada a Microsoft
- Instructores expertos con experiencia real en proyectos
- Laboratorios prácticos sin necesidad de licencias
- Modalidades flexibles para empresas
- Acompañamiento en el proceso de certificación
¿Qué tipo de proyectos podré desarrollar después del curso?
Al finalizar, podrás participar en proyectos como:
- Implementación de pipelines de Machine Learning automatizados
- Despliegue de modelos en producción
- Desarrollo de aplicaciones de IA generativa
- Monitoreo y optimización de modelos y agentes de IA
- Integración de IA en procesos empresariales
Invierte en tu FUTURO
¿Por qué aprender a poner en práctica soluciones de Machine Learning e IA generativa ?
Hoy en día, las empresas ya no buscan solo experimentar con inteligencia artificial, sino obtener resultados reales en producción. Implementar soluciones de Machine Learning e IA generativa de forma efectiva permite automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones y generar ventajas competitivas sostenibles. Sin embargo, el verdadero reto no está en crear modelos, sino en operarlos, escalarlos y mantenerlos funcionando correctamente en entornos empresariales. Dominar prácticas como MLOps y GenAIOps te posiciona como un profesional clave para transformar iniciativas de IA en soluciones que realmente impacten el negocio.
1. Lleva la IA del prototipo a la producción
Aprenderás a cerrar la brecha entre experimentación y operación, asegurando que los modelos funcionen de manera confiable, continua y escalable en escenarios reales.
2. Automatiza y optimiza procesos con IA
Implementarás pipelines, CI/CD y monitoreo que permiten reducir errores, acelerar despliegues y mantener soluciones de IA actualizadas y eficientes.
3. Genera valor estratégico para las empresas
Al dominar la operación de IA, podrás desarrollar soluciones que impacten directamente en productividad, innovación y toma de decisiones, convirtiéndote en un perfil altamente demandado.
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Lleva la Inteligencia Artificial a Producción y Genera Impacto Real
La diferencia entre las empresas que experimentan con IA y las que realmente transforman su negocio está en su capacidad de operacionalizarla. Con el curso AI-300, no solo aprenderás a crear modelos, sino a implementarlos, automatizarlos y mantenerlos en funcionamiento dentro de entornos empresariales reales. Hoy más que nunca, las organizaciones necesitan profesionales capaces de convertir la inteligencia artificial en resultados tangibles: eficiencia operativa, innovación continua y ventaja competitiva. Este es el momento de dar el siguiente paso y posicionarte como un experto en MLOps y GenAIOps.
Solicita información, agenda una sesión para tu empresa o inscríbete ahora y comienza a implementar soluciones de IA que realmente generen valor.
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-300 Operationalize machine learning and generative AI solutions
Este curso prepara a los alumnos para diseñar, implementar y operar soluciones de operaciones de Machine Learning (MLOps) y operaciones de inteligencia artificial generativa (GenAIOps) en Azure.