Clases en vivo

13 enero, 2025
2 minutos de lectura

Volver al curso: AI Professional Training 2025: Fundamentos

Como parte de nuestra contribución a la comunidad, realizamos algunas veces por año clases en vivo. Te explicamos bien cómo funcionan:

📺 Las clases en vivo son transmitidas a través de nuestro canal de YouTube.
📼 Una vez que se transmitieron, quedan grabadas para que las veas cuando quieras.
📅 Durante 2024 hemos realizado una serie de transmisiones, y durante 2025 estaremos anunciando pronto nuevas.

📅 Últimas clases en vivo (2024)

Las clases en vivo ya pasaron, pero puedes verlas aquí 👇

💎 Próximas clases en vivo (2025)

Pronto anunciaremos las nuevas clases en vivo para el año 2025.

📂 Consideraciones de las clases en vivo

Es importante que tengas en cuenta lo siguiente en relación a las clases en vivo:

  • Las clases en vivo no son un requisito para obtener el certificado de aprobación del curso. Para ello deberás completar todas las secciones, lecciones, asignaciones y quizzes como te indicamos en la lección anterior.
  • Las clases en vivo se graban. Podrás verla cuando quieras posteriormente.
  • Las clases en vivo son bidireccionales. Esto significa que podrás interactuar con los instructores por chat y a través de juegos en vivo.

💊 Es muy importante recordarte que TODAS estas clases en vivo son GRATUITAS: no debes pagar absolutamente nada para acceder a ellas, participar por chat, y completar este curso.

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  • Programa del Curso

    • Sobre el curso “AI Fundamentals”
      • Revisión de Conocimientos: sobre el curso
    • Introducción a la Inteligencia Artificial
      • Introducción al módulo: inteligencia artificial
      • ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
      • Historia de la Inteligencia Artificial
      • Categorías de Inteligencia Artificial
      • Cargas de trabajo comunes en IA
      • Algoritmos y modelos en IA
      • Usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial
      • Principios de la Inteligencia Artificial Responsable
      • Fundamentos: IA como proyecto de software
      • Revisión de conocimientos: inteligencia artificial
    • Fundamentos del Aprendizaje Automático (Machine Learning)
      • Introducción al módulo: Machine Learning
      • ¿Qué es el Aprendizaje Automático (Machine Learning)?
      • Conociendo el Aprendizaje Automático supervisado y su proceso
      • Conociendo el Aprendizaje Automático no supervisado y su proceso
      • Relación entre tipos de Aprendizaje Automático, Modelos y Algoritmos
      • Aprendizaje Automático y Microsoft Azure
      • Revisión de conocimientos: Machine Learning
    • Microsoft Azure e IA: Azure AI Services
      • Introducción al módulo: Azure AI Services
      • ¿Qué es Microsoft Azure?
      • Ejercicio: Creación de una cuenta FREE TRIAL en Azure
      • Portal de Azure: una recorrida integral
      • Ejercicio: Explorando Azure AI Services
      • Ejercicio: Creación de un recurso multipropósito de Azure AI
      • Presentación de Azure AI Foundry Portal
      • Ejercicio: Jugando con Azure AI Foundry Portal
      • Fundamentos: Azure AI, autenticación y uso a través de APIs
      • Tarea: limpieza de recursos (Azure AI Services)
      • Revisión de conocimientos: Azure AI Services
    • Visión en Azure AI: servicios generales
      • Introducción al módulo: Visión en Azure
      • IA en procesamiento de imágenes
      • Aprendizaje automático para Computer Vision
      • Visión en Azure AI: fundamentos
      • Ejercicio: creación de un recurso de Azure AI Services para Visión
      • Visión en Azure AI: análisis de imágenes
      • Ejercicio: análisis de imágenes en Vision Studio
      • Ejercicio: análisis de imágenes con código
      • Visión en Azure AI: reconocimiento óptico de caracteres
      • Ejercicio: reconocimiento óptico de caracteres con código
      • Visión en Azure AI: reconocimiento facial
      • Ejercicio: reconocimiento de caras en Vision Studio
      • Ejercicio: reconocimiento de caras con código
      • Tarea: limpieza de recursos (Visión en Azure)
      • Revisión de conocimientos: Visión en Azure
    • Visión en Azure AI: Custom Vision
      • Introducción a la sección: Custom Vision
      • ¿Por qué entrenar un modelo personalizado de reconocimiento de imágenes?
      • ¿Qué es Azure Custom Vision?
      • Ejercicio: creación de un recurso de Custom Vision
      • Ejercicio: creando un modelo personalizado de clasificación de imágenes
      • Ejercicio: validando y probando el modelo personalizado de clasificación de imágenes
      • Ejercicio: creando un modelo personalizado de detección de objetos en imágenes
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      • Publicación y prueba de modelos en Custom Vision
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      • Introducción al módulo: Lenguaje en Azure
      • ¿Qué es el reconocimiento de lenguaje natural?
      • Lenguaje en Azure AI: Fundamentos
      • Ejercicio: creación de un recurso de Azure AI Services para Lenguaje
      • Ejercicio: análisis de texto con Language Studio (análisis de sentimiento y opiniones)
      • Ejercicio: análisis de texto con Language Studio (respuesta a preguntas)
      • Ejercicio: análisis de texto con código
      • Tarea: limpieza de recursos (Lenguaje en Azure)
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    • Lenguaje en Azure AI: Custom Question Answering
      • Introducción a la sección: Custom Question Answering
      • ¿Qué es la Inteligencia Artificial Conversacional para responder preguntas?
      • ¿Qué es Azure Custom Question Answering?
      • Ejercicio: creación de un recurso de Custom Question Answering
      • Ejercicio: creación de una base de conocimientos de preguntas frecuentes
      • Ejercicio: publicación de la base de conocimiento como un bot
      • Tarea: limpieza de recursos (Custom Question Answering)
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    • Lenguaje en Azure AI: reconocimiento del lenguaje conversacional
      • Introducción a la sección: Conversational Language
      • Descripción del reconocimiento del lenguaje conversacional
      • ¿Qué es el reconocimiento del lenguaje conversacional en Azure?
      • Ejercicio: creación de un recurso y proyecto de Conversational Language Understanding
      • Ejercicio: creación de un asistente virtual
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      • Ejercicio: creación de recursos en Azure para minería de conocimientos
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    • Azure Machine Learning: aprendizaje automático automatizado (AutoML)
      • Introducción al módulo: Aprendizaje Automático Automatizado con AML
      • ¿Qué es Azure Machine Learning?
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      • Ejercicio: creación de un recurso de Azure Machine Learning
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      • Revisión de conocimientos: IA Generativa
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