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Objetivo del curso AI-900 Azure AI Fundamentals Este curso es una oportunidad para aprender conocimientos sobre conceptos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (AI), así como servicios relacionados de Microsoft Azure. AudienciaEl curso es ideal para ti si: Requieres los conocimientos necesarios para realizar el examen AI-900 Azure AI Fundamentals Deseas obtener un conocimiento práctico de Azure AICuentas con antecedentes no técnicos en Azure AI y deseas obtener experiencia en Azure AINecesitas aprender sobre los servicios en la nube y cómo usar Microsoft Azure para construir soluciones de inteligencia artificialDeseas validar tu conocimiento y tomar el examen AI-900 Azure AI Fundamentals Azure AI Fundamentals se puede utilizar para prepararse para otras certificaciones basadas en roles de Azure, como Azure Data Scientist Associate o Azure AI Engineer Associate, pero no es un requisito previo para ninguna de ellas. Habilidades a evaluar en el examen AI-900 Azure AI Fundamentals: Descripción de las cargas de trabajo y consideraciones de la Inteligencia Artificial (20-25%):- Identificar características de cargas de trabajo comunes de IA- Identificar características de cargas de trabajo de detección de anomalías- Identificar cargas de trabajo de visión por computadora- Identificar cargas de trabajo de procesamiento del lenguaje natural (NLP)- Identificar cargas de trabajo de minería de conocimiento- Describir principios rectores para una IA responsable- Describir consideraciones para la equidad en una solución de IA- Describir consideraciones para la confiabilidad y seguridad en una solución de IA- Describir consideraciones para la privacidad y seguridad en una solución de IA- Describir consideraciones para la inclusión en una solución de IA- Describir consideraciones para la transparencia en una solución de IA- Describir consideraciones para la responsabilidad en una solución de IADescripción de los principios fundamentales del aprendizaje automático en Azure (25-30%):- Identificar tipos comunes de aprendizaje automático- Identificar escenarios de aprendizaje automático de regresión- Identificar escenarios de aprendizaje automático de clasificación- Identificar escenarios de aprendizaje automático de agrupación- Describir conceptos básicos de aprendizaje automático- Identificar características y etiquetas en un conjunto de datos para aprendizaje automático- Describir cómo se utilizan los conjuntos de datos de entrenamiento y validación en el aprendizaje automático- Describir las capacidades de las herramientas visuales en Azure Machine Learning Studio- Aprendizaje automático automatizado- Diseñador de Azure Machine LearningDescripción de las características de las cargas de trabajo de visión por computadora en Azure (15-20%):- Identificar tipos comunes de soluciones de visión por computadora- Identificar características de soluciones de clasificación de imágenes- Identificar características de soluciones de detección de objetos- Identificar características de soluciones de reconocimiento óptico de caracteres- Identificar características de soluciones de detección y análisis facial- Identificar herramientas y servicios de Azure para tareas de visión por computadora- Identificar capacidades del servicio Computer Vision- Identificar capacidades del servicio Custom Vision- Identificar capacidades del servicio Face- Identificar capacidades del servicio Form RecognizerDescripción de las características de las cargas de trabajo de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en Azure (25-30%):- Identificar características de escenarios de carga de trabajo de NLP comunes- Identificar características y usos para la extracción de frases clave- Identificar características y usos para el reconocimiento de entidades- Identificar características y usos para el análisis de sentimientos- Identificar características y usos para la modelización de lenguaje- Identificar características y usos para el reconocimiento y síntesis de voz- Identificar características y usos para la traducción- Identificar herramientas y servicios de Azure para las cargas de trabajo de NLP- Identificar capacidades del servicio Language- Identificar capacidades del servicio Speech- Identificar capacidades del servicio Translator- Identificar consideraciones para las soluciones de IA conversacionales en Azure- Identificar características y usos para los bots- Identificar capacidades de Power Virtual Agents y el servicio Azure Bot**El curso no incluye la descarga de las presentaciones
