CURSO MICROSOFT AZ-2005 DEVELOP AI AGENTS USING AZURE OPENAI AND THE SEMANTIC KERNEL SDK CONTAINER APPS
Obtenga información sobre cómo usar el SDK de Kernel semántico para desarrollar aplicaciones inteligentes que automaticen tareas y realicen el procesamiento del lenguaje natural.
Duración:
7 Hrs.
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
- Aprendizaje Hibrido
Microsoft Applied Skills
- Obtén tu credencial aprobando una evaluación en línea que requiere completar una serie de tareas en un laboratorio interactivo.
Beneficios
Diploma Oficial Microsoft
Link de Guía de Estudio Microsoft
Laboratorios Oficiales Microsoft
Garantía ExecuTrain
Acceso a las Grabaciones del Curso
Curso dirigido a:
Está dirigido a desarrolladores de software, científicos de datos y profesionales de IA que desean aprender a crear agentes de inteligencia artificial utilizando Azure OpenAI y el Semantic Kernel SDK. Este curso es ideal para aquellos que buscan integrar capacidades avanzadas de IA en sus aplicaciones y servicios, aprovechando las herramientas y servicios proporcionados por Azure para desarrollar soluciones inteligentes y automatizadas.
Requisitos previos:
Antes de iniciar esta ruta de aprendizaje, debe contar con lo siguiente:
- Experiencia en programación con C#.
- IDE de Visual Studio Code instalado.
- Familiaridad con Azure y Azure Portal
- Acceso a los servicios de Azure OpenAI.
MICROSOFT APPLIED SKILLS
Microsoft Applied Skills
Develop AI agents using Azure OpenAI and the Semantic Kernel SDK
¿Qué es Microsoft Applied Skills?
Microsoft Applied Skills es una iniciativa que ofrece credenciales verificables para demostrar competencias específicas orientadas a escenarios prácticos. Está diseñada para permitir a los profesionales hacer un mayor impacto en sus proyectos, organizaciones y carreras al validar habilidades centradas en proyectos críticos alineados con los objetivos empresariales. Estas habilidades aplicadas son complementarias a las certificaciones de Microsoft y se enfocan en habilidades basadas en escenarios, validando tu capacidad para implementar proyectos críticos, realizar tareas específicas y resolver problemas del mundo real utilizando tecnologías de Microsoft.
¿Cómo obtener la credencial Microsoft Applied Skills?
Para obtener una credencial de habilidades aplicadas se deben seguir los siguientes pasos:
- Prepararte con el curso AZ-2005 Develop AI agents using Azure OpenAI and the Semantic Kernel SDK
- Aprueba una evaluación interactiva basada en laboratorio que simula tareas basadas en escenarios.
- Una vez obtenida, la credencial se puede compartir fácilmente en perfiles profesionales como LinkedIn, obteniendo reconocimiento en la industria.
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso AZ-2005 Develop AI Agents Using Azure OpenAI and the Semantic Kernel SDK, adquirirás los conocimientos y habilidades necesarios para desarrollar agentes de inteligencia artificial (AI) utilizando las capacidades avanzadas de Azure OpenAI y el Semantic Kernel SDK.
Fundamentos de Azure OpenAI:
- Aprenderás los conceptos básicos de Azure OpenAI, incluyendo su arquitectura, capacidades y cómo se integra con otros servicios de Azure.
- Comprenderás cómo utilizar los modelos de lenguaje de OpenAI para desarrollar soluciones de AI que pueden entender y generar texto.
Introducción al Semantic Kernel SDK:
- Descubrirás qué es el Semantic Kernel SDK, cómo funciona y las ventajas de utilizarlo para desarrollar agentes de AI.
- Te familiarizarás con la arquitectura del Semantic Kernel SDK y cómo se puede utilizar para construir aplicaciones AI avanzadas.
Desarrollo de Agentes de AI:
- Aprenderás a desarrollar agentes de AI que pueden realizar tareas complejas utilizando el Semantic Kernel SDK.
- Descubrirás cómo configurar y entrenar modelos de AI para entender y responder a las entradas de los usuarios de manera coherente y relevante.
Integración de Azure OpenAI con Aplicaciones:
- Conocerás las mejores prácticas para integrar los modelos de Azure OpenAI en tus aplicaciones, incluyendo la configuración de la API y la gestión de solicitudes y respuestas.
- Aprenderás a utilizar las capacidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para mejorar la interacción de los usuarios con tus aplicaciones.
Entrenamiento y Optimización de Modelos:
- Aprenderás a entrenar y optimizar modelos de AI para mejorar su precisión y eficiencia.
- Descubrirás cómo ajustar los modelos para diferentes casos de uso y cómo evaluar su rendimiento utilizando métricas clave.
Implementación de Casos de Uso Reales:
- Explorarás varios casos de uso prácticos para agentes de AI, como chatbots, asistentes virtuales, análisis de sentimientos y generación de contenido.
- Aprenderás a aplicar los conceptos y técnicas aprendidas en el curso para desarrollar soluciones AI que aborden necesidades específicas de negocios.
Seguridad y Cumplimiento en AI:
- Conocerás las mejores prácticas para asegurar tus agentes de AI y proteger los datos de los usuarios.
- Aprenderás a implementar medidas de seguridad y cumplimiento para asegurar que tus aplicaciones AI cumplan con las normativas y políticas de privacidad.
Monitoreo y Mantenimiento de Agentes de AI:
- Te familiarizarás con las herramientas y técnicas para monitorear el rendimiento de tus agentes de AI en producción.
- Aprenderás a identificar y resolver problemas comunes, así como a mantener y actualizar tus modelos de AI para mejorar su rendimiento con el tiempo.
Automatización y Escalabilidad:
- Descubrirás cómo automatizar el despliegue y la gestión de tus agentes de AI utilizando herramientas de DevOps y CI/CD.
- Aprenderás a escalar tus soluciones AI para manejar un gran volumen de usuarios y solicitudes de manera eficiente.
Exploración de Tecnologías Emergentes:
- Mantendrás actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento de lenguaje natural.
- Explorarás cómo las tecnologías emergentes pueden integrarse con Azure OpenAI y el Semantic Kernel SDK para desarrollar soluciones AI innovadoras.
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
Compilación del kernel
En este módulo se presenta el SDK de Kernel semántico. Obtenga información sobre cómo el kernel conecta el código a modelos de lenguaje de gran tamaño para ampliar la funcionalidad con inteligencia artificial generativa.
Creación de complementos para kernel semántico
En este módulo se exploran los complementos del SDK de Kernel semántico. Obtenga información sobre cómo se usan los complementos al SDK para realizar tareas personalizadas y crear aplicaciones inteligentes.
Proporcione aptitudes a su agente de IA
En este módulo, se exploran las funciones nativas en el SDK de Kernel semántico. Obtenga información sobre cómo las funciones nativas pueden realizar tareas personalizadas, lo que proporciona eficazmente a su agente de IA una “aptitud”.
Combinar mensajes y funciones
En este módulo se muestra cómo combinar funciones y solicitudes con el SDK de kernel semántico. Las funciones de anidamiento dentro de solicitudes pueden permitir que el código complete tareas de modelos de lenguaje grandes no pueden completarse normalmente por sí solas.
Uso de planificadores inteligentes
En este módulo se presentan diferentes formas de invocar automáticamente funciones mediante el SDK de Kernel semántico. Obtenga información sobre cómo los planificadores pueden generar planes para realizar tareas y cómo ajustarlos para optimizar el rendimiento.
Proyecto guiado: Creación de un agente de viajes de IA
Este módulo le guiará a través de los pasos necesarios para desarrollar una prueba de concepto de asistente de viajes de IA con el SDK de Kernel semántico. Al final de este módulo, completará una pequeña aplicación de bot de chat.
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
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Invierte en tu FUTURO
¿Por qué aprender a utilizar SDK de Kernel Semántico?
Aprender a utilizar el SDK de Kernel Semántico ofrece numerosas ventajas para los desarrolladores y las organizaciones que buscan integrar inteligencia artificial avanzada en sus aplicaciones.
1. Mejora la Comprensión del Lenguaje Natural:
El SDK de Kernel Semántico permite desarrollar aplicaciones que pueden comprender y procesar el lenguaje natural de manera más efectiva. Esto mejora la interacción entre los usuarios y las aplicaciones, proporcionando respuestas más precisas y contextualmente relevantes.
2. Desarrollo de Aplicaciones AI Avanzadas:
Con el SDK de Kernel Semántico, puedes construir agentes de inteligencia artificial avanzados, como chatbots, asistentes virtuales y sistemas de recomendación. Estas aplicaciones pueden realizar tareas complejas y ofrecer experiencias personalizadas a los usuarios.
3. Integración con Azure OpenAI:
Utilizar el SDK de Kernel Semántico junto con Azure OpenAI te permite aprovechar los modelos de lenguaje más avanzados disponibles. Esto amplía las capacidades de tus aplicaciones AI, permitiéndoles generar y entender texto con mayor precisión y fluidez.
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Aprende Sobre SDK de Kernel Semántico y Prepárate para el Futuro
Aprender a utilizar el SDK de Kernel Semántico te capacita para desarrollar aplicaciones AI avanzadas, eficientes y seguras. Estas habilidades son esenciales para cualquier desarrollador que desee integrar inteligencia artificial en sus soluciones y mantenerse competitivo en el entorno tecnológico actual.
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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-900 Microsoft Azure AI Fundamentals
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-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
Está destinado a desarrolladores de software que deseen crear aplicaciones infundidas con AI que aprovechen Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search y Microsoft Bot Framework.
Curso AI-050 Develop Generative AI Solutions with Azure OpenAI Service
Proporciona acceso a los eficaces modelos de lenguaje grandes de OpenAI, como GPT, el modelo en el que se basa el popular servicio ChatGPT.