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AI-3016: Develop generative AI apps in AzureCurso AI 3016: Develop generative AI apps in Azure La inteligencia artificial generativa (IA) se est volviendo ms accesible mediante plataformas de desarrollo completas, como Fundicin de IA de Azure. Aprende a crear aplicaciones de IA generativas que usan modelos de lenguaje para chatear con tus usuarios. Nivel: Intermedio Producto: Azure AI services Asunto: Artificial intelligence Rol: Data Scientist AI Engineer Duracin del curso: 70 horas Modalidad
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Curso AI-3016: Develop generative AI apps in Azure

La inteligencia artificial generativa (IA) se está volviendo más accesible mediante plataformas de desarrollo completas, como Fundición de IA de Azure. Aprende a crear aplicaciones de IA generativas que usan modelos de lenguaje para chatear con tus usuarios.

Nivel: Intermedio - Producto: Azure AI services - Asunto: Artificial intelligence - Rol: Data Scientist AI Engineer

Curso dirigido a

Este curso está diseñado para científicos de datos e ingenieros de IA con conocimientos existentes de modelos de IA generativa y Python que desean crear, personalizar e implementar sus propios copilotos

 

Objetivos de la formación AI-3016

Una vez finalizado este curso, serás capaz de:

  • Planificación y preparación para desarrollar soluciones de inteligencia artificial en Azure
  • Seleccionar e implementar modelos desde el catálogo de modelos
  • Desarrollar una aplicación de IA con el SDK de la Fundición de IA de Azure
  • Desarrollar una solución basada en RAG con tus propios datos mediante Fundición de IA de Azure
  • Ajuste de un modelo de lenguaje con Azure AI Foundry
  • Implementar una solución de IA generativa responsable en Fundición de IA de Azure
  • Evaluar el rendimiento de IA generativa en el Portal de la Fundición de IA de Azure

 

Contenido del curso AI-3016

Módulo 1: Planeamiento y preparación para desarrollar soluciones de inteligencia artificial en Azure

  • Introducción
  • ¿Qué es la inteligencia artificial?
  • Servicios de Azure AI
  • Azure AI Foundry
  • Herramientas y SDK de desarrollo
  • Inteligencia artificial responsable
  • Ejercicio: Preparación para un proyecto de desarrollo de IA

Módulo 2: Elección e implementación de modelos desde el catálogo de modelos en el portal de Azure AI Foundry

  • Introducción
  • Exploración de los modelos de lenguaje en el catálogo de modelos
  • Implementación de un modelo en un punto de conexión
  • Mejora del rendimiento de un modelo de lenguaje
  • Ejercicio: Exploración, implementación y chat con modelos de lenguaje

Módulo 3: Desarrollo de una aplicación de IA con el SDK de Azure AI Foundry

  • Introducción
  • ¿Qué es el SDK de Azure AI Foundry?
  • Trabajar con conexiones de proyecto
  • Creación de un cliente de chat
  • Ejercicio: Creación de una aplicación de chat de IA generativa

Módulo 4: Introducción al flujo de avisos para desarrollar aplicaciones de modelos lingüísticos en Azure AI Foundry

  • Introducción
  • Descripción del ciclo de vida de desarrollo de una aplicación de modelo de lenguaje grande (LLM)
  • Comprender los componentes principales y exploración de los tipos de flujo
  • Exploración de conexiones y runtime
  • Exploración de variantes y opciones de supervisión
  • Ejercicio: Introducción al flujo de avisos

Módulo 5: Desarrollo de una solución basada en RAG con sus propios datos mediante Azure AI Foundry

  • Introducción
  • Comprender cómo fundamentar tu modelo de lenguaje
  • Hacer que los datos se puedan encontrar
  • Creación de una aplicación cliente basada en RAG
  • Implementar RAG en un flujo de aviso
  • Ejercicio: Creación de una aplicación de IA generativa que use sus propios datos

Módulo 6: Ajuste de un modelo de lenguaje con Azure AI Foundry

  • Introducción
  • Comprender cuándo optimizar un modelo de lenguaje
  • Preparación de los datos para optimizar un modelo de finalización de chat
  • Exploración de modelos de lenguaje de optimización de Inteligencia artificial de Azure Studio
  • Ejercicio: Ajuste de un modelo base

Módulo 7: Implementación de una solución de inteligencia artificial generativa responsable en Azure AI Foundry

  • Introducción
  • Planeamiento de una solución de IA generativa responsable
  • Mapear los posibles perjuicios
  • Medición de posibles daños
  • Mitigar posibles daños
  • Administración de una solución de IA generativa responsable
  • Ejercicio: Aplicación de filtros de contenido para evitar la salida de contenido perjudicial

Módulo 8: Evaluación del rendimiento de la inteligencia artificial generativa en el portal de Azure AI Foundry

  • Introducción
  • Evaluación del rendimiento del modelo
  • Evaluar manualmente el rendimiento de un modelo
  • Evaluaciones automatizadas
  • Evaluación del rendimiento de las aplicaciones de IA generativas
  • Ejercicio: Evaluación del rendimiento del modelo de IA generativo

 

Requisitos previos

Se recomienda estar familiarizado con los conceptos y servicios fundamentales de IA en Azure. También debe dominar la programación con Python o Microsoft C#.

 

Idioma

  • Curso: Inglés / Español

 

Aptitudes Aplicadas de Microsoft

Applied Skills

Este curso forma parte de las Credenciales de Aptitudes aplicadas de Microsoft.

Obtenga esta credencial de Microsoft Applied Skills. En este curso aprenderá a desarrollar sus propios copilotos personalizados con Azure AI Studio.

Applied Skills: Explore todas las credenciales en una guía


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