Te damos la bienvenida a “AI Fundamentals”

13 enero, 2025
3 minutos de lectura

Volver al curso: AI Professional Training 2025: Fundamentos

¡Que bueno que estés acá! 🙌 Te damos la bienvenida al curso AI Fundamentals de #ConoSurTech, que forma parte de la carrera AI Professional Training en Azure 💓.

Este curso te ayudará a comprender los aspectos fundacionales de Inteligencia Artificial y aprovechar las herramientas que Microsoft Azure tiene para ofrecerte en pos de que puedas construir aplicaciones inteligentes con muy poco esfuerzo. Además, realizar y aprobar este curso te dará una preparación integral para el examen de certificación oficial AI-900 de Microsoft.

En esta sección de inicio encontrarás información MUY importante para que comprendas cómo funciona nuestra plataforma de aprendizaje, y consideraciones importantes que debes tener en cuenta para avanzar en tu proceso de formación. Revisa cuidadosamente la misma.

🤯 ¿Realmente este curso es GRATITO? ¿Cuál es el truco?

¡Si! Realmente es gratis. Podrás hacer todo el curso y nadie te cobrará nada, tanto si elijes hacerlo SIN registrarte en nuestro sitio web, como también si elijes registrarte para obtener tu certificado de aprobación: todo es gratis.

¿Cuál es el truco? No hay truco. Los creadores de este curso (Pablo Di Loreto, Fernando Sonego, Ivana Tilca) somos creadores de contenido y desde hace varios años desarrollamos actividades gratuitas para la comunidad de habla hispana.

¿Y cómo se mantiene todo esto si nadie paga por los cursos? Es una muy buena pregunta 🤣. Quienes creamos ConoSurTech somos quienes mantenemos toda la plataforma con nuestros propios ingresos de actividades laborales. ¿Por qué? Porque nos nace hacerlo, y porque podemos hacerlo 😉.

¿Te gustaría ayudarnos? ¡Por supuesto que puedes! Puedes apoyar nuestra iniciativa con donaciones (si eres una persona individual), y también puedes ser patrocinador (si eres un negocio). ¡Toda ayuda es bienvenida!

⏩ ¿Y cuáles son los próximos pasos?

Si queres comenzar ahora mismo: ¡puedes hacerlo!

  • En el caso que no estés registrado en ConoSurTech, podrás navegar todo el contenido del curso sin restricciones. Ten en cuenta que NO podrás acceder a algunas funcionalidades como:
    • Hacer preguntas o realizar comentarios en las lecciones.
    • Utilizar nuestro copiloto de Inteligencia Artificial para hacerle preguntas.
    • Realizar los quizzes y obtener un certificado de aprobación.
  • En el caso que estés registrado en ConoSurTech y hayas iniciado sesión para realizar el curso, todo tu progreso se guardará y tendrás acceso ilimitado a todas las funcionalidades mencionadas anteriormente.

🔔 IMPORTANTE: recuerda que registrarte e iniciar sesión para realizar el curso no tiene costo. ConoSurTech ni nadie te cobrará nada para acceder a tu certificado de aprobación.

Te invitamos a seguir a la próxima lección donde te contaremos mucho más sobre los contenidos, metodología, dinámica y otros temas interesantes 🤓.

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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
      • Ejercicio: validando y probando el modelo personalizado de detección de objetos en imágenes
      • Publicación y prueba de modelos en Custom Vision
      • Tarea: limpieza de recursos (Custom Vision)
      • Revisión de conocimientos: Custom Vision
    • Lenguaje en Azure AI: servicios generales
      • 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)
      • Revisión de conocimientos: Lenguaje en Azure
    • 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)
      • Revisión de conocimientos: Custom Question Answering
    • 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
      • Ejercicio: implementación y prueba de nuestro asistente virtual
      • Tarea: limpieza de recursos (Conversational Language)
      • Conversational Language: conclusiones
      • Revisión de conocimientos: Conversational Language
    • Inteligencia de Documentos en Azure AI: servicios generales
      • Introducción a la sección: inteligencia de documentos
      • Inteligencia de Documentos: fundamentos
      • Introducción al análisis de recibos en Azure
      • Ejercicio: creación de un recurso de Azure AI Services para Inteligencia de Documentos
      • Ejercicio: análisis de recibos en Document Intelligence Studio
      • Ejercicio: análisis de otros documentos en  Document Intelligence Studio
      • Tarea: limpieza de recursos (Inteligencia de Documentos)
      • Inteligencia de Documentos: casos de uso
      • Revisión de conocimientos: inteligencia de documentos
    • Búsqueda en Azure AI: minería de conocimiento
      • Introducción a la sección: minería de conocimiento
      • ¿Qué es Azure AI Search?
      • Identificación de elementos de una solución de búsqueda
      • Fundamentos de índices y consulta de datos
      • Ejercicio: creación de recursos en Azure para minería de conocimientos
      • Ejercicio: configuración de recursos para crear solución de minería de conocimientos
      • Ejercicio: utilización de la solución de minería de conocimiento
      • Tarea: limpieza de recursos (Minería de Conocimiento)
      • Minería de conocimientos: casos de uso
      • Revisión de conocimientos: minería de conocimiento
    • Azure Machine Learning: aprendizaje automático automatizado (AutoML)
      • Introducción al módulo: Aprendizaje Automático Automatizado con AML
      • ¿Qué es Azure Machine Learning?
      • ¿Qué es el Aprendizaje Automático Automatizado?
      • Ejercicio: creación de un recurso de Azure Machine Learning
      • Ejercicio: exploración de Machine Learning Studio
      • Recordando los modelos de regresión
      • Ejercicio: resolviendo un problema de regresión con AutoML en Azure
      • Ejercicio: análisis de resultados del modelo de regresión creado
      • Ejercicio: desplegando el modelo creado con AML
      • Tarea: limpieza de recursos (Aprendizaje Automático Automatizado con AML)
      • Aprendizaje Automático Automatizado con AML: conclusiones
      • ¿Qué hay más allá del Aprendizaje Automático Automatizado? Diseñador de AML
      • Revisión de conocimientos: Aprendizaje Automático Automatizado con AML
    • Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa
      • Introducción a la sección: IA Generativa
      • ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
      • Modelos de lenguaje de gran escala (LLMs)
      • ¿Qué son los copilotos?
      • Ejercicio: Explorando Microsoft Copilot
      • Azure OpenAI Services
      • Ejercicio: creación de un recurso de Azure OpenAI Services
      • Ejercicio: explorando Azure OpenAI Services
      • Tarea: limpieza de recursos (IA Generativa)
      • Revisión de conocimientos: IA Generativa
    • Preparación para la certificación
      • ¿Qué debo hacer si quiero certificarme en AI Fundamentals?
      • Tips para una buena preparación del AI-900
      • Examen de Prueba (simulador)
    • Cierre del curso
      • Ayúdanos a difundir esta iniciativa
      • Danos feedback y obtiene tu certificado
    • Abrir todo · Cerrar todo

  • Uso de IA

    Este es el uso semanal que le has dado al copiloto con IA de este curso:

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