M
a
Aspectos básicos de
Microsoft Azure AI:
Introducción a la IA
te
ri
a
l
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1
e
• Aspectos básicos de los servicios de Azure AI
lu
• Aspectos básicos del aprendizaje automático
A
• Conceptos básicos de IA
l
Programa
m
n
o
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2
© Microsoft Corporation
1
Objetivos de aprendizaje
Tras finalizar este módulo, podrás:
1
Explicar qué es la IA y comprender la importancia de la IA responsable.
M
Comprender los distintos tipos de modelos de Machine Learning.
a
2
te
3
Identificar los servicios de IA disponibles en Azure y para qué se usan.
ri
a
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3
e
l
A
lu
m
Conceptos básicos de IA
n
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© Microsoft Corporation
2
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
M
Software que imita las capacidades
humanas
Predicción de resultados
y reconocimiento de patrones
basados en datos históricos.
•
Reconocimiento de eventos
anómalos y toma de decisiones.
•
Interpretación de información visual.
•
Comprensión del lenguaje y
participación en conversaciones.
•
Extracción de información de orígenes
para obtener conocimientos.
a
•
te
ri
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5
e
l
Cargas de trabajo comunes de IA.
A
Modelos predictivos basados en datos y estadísticas: la base de la IA.
Computer Vision
Las funcionalidades dentro de la IA para poder interpretar el mundo
visualmente a través de cámaras, vídeos e imágenes.
Procesamiento de
lenguaje natural
Las funcionalidades dentro de la IA para poder interpretar el lenguaje
escrito o hablado y responder en consecuencia.
Inteligencia de documentos
Funcionalidades dentro de la IA que se encargan de administrar,
procesar y usar grandes volúmenes de datos encontrados en
formularios y documentos.
Minería de conocimientos
Funcionalidades dentro de la IA para extraer información de grandes
volúmenes de datos, a menudo, no estructurados para crear un
almacén de conocimiento que permite realizar búsquedas.
Inteligencia artificial
generativa
Funcionalidades dentro de la IA que crean contenido original en una
variedad de formatos, como lenguaje natural, imagen, código, etc.
lu
Machine Learning
m
n
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© Microsoft Corporation
3
Principios de IA responsable
M
Ejemplo
Imparcialidad
El sesgo puede afectar a los resultados.
Un modelo de aprobación de préstamos
discrimina por sexo debido a un sesgo
en los datos con los que se entrenó.
Confiabilidad
y seguridad
Los errores pueden causar daños.
Un vehículo autónomo experimenta un
error del sistema y provoca una colisión.
Privacidad
y protección
Se podrían exponer datos privados.
Un bot de diagnóstico médico se entrena
con datos confidenciales de pacientes,
que se almacenan de forma insegura.
Inclusión
Es posible que las soluciones no
funcionen para todos los usuarios.
Una aplicación predictiva no proporciona salida
de audio para usuarios con discapacidad visual.
Transparencia
Los usuarios deben confiar en
un sistema complejo.
Una herramienta financiera basada en
inteligencia artificial realiza recomendaciones
de inversión: ¿en qué se basan?
Responsabilidad
¿Quién es responsable de las decisiones
basadas en la inteligencia artificial?
Se condena a una persona inocente de
un crimen basándose en las evidencias del
reconocimiento facial: ¿quién es responsable?
a
Desafío o riesgo
te
ri
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A
lu
m
Aspectos básicos del
aprendizaje automático
n
o
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4
¿Qué es el aprendizaje automático?
Creación de modelos predictivos mediante la búsqueda de relaciones en los datos.
2. Algoritmo
3. Modelo
(observaciones pasadas)
(Generaliza la relación entre
x e y como función)
(encapsula la función)
a
Cursos
M
1. Datos de aprendizaje
[x1,x2,x3], y
[x1,x2,x3], y
[x1,x2,x3], y
[x1,x2,x3], y
[x1,x2,x3], y
f
y = (x)
te
Características Label
(y)
(x)
a
Inferencia
ri
ŷ
[x1,x2,x3]
Predicción
(características sin
etiquetar)
(etiqueta inferida)
l
4. Datos de inferencia
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e
l
Tipos de aprendizaje automático
Machine Learning
A
lu
Aprendizaje automático supervisado Aprendizaje automático no supervisado
Los datos de entrenamiento incluyen
etiquetas conocidas
Los datos de entrenamiento no están etiquetados
m
Regresión
clasificación
Agrupación en clústeres
La etiqueta es un valor numérico
La etiqueta es una categorización (o clase)
Los elementos similares se agrupan
n
Clasificación binaria
Clasificación multiclase
La etiqueta es o no es una clase
La etiqueta es una de varias clases
Predicción del número
de helados vendidos en función del
día, la temporada y el tiempo
Predicción de si un paciente está en riesgo de
contraer diabetes en función de datos clínicos
Predicción de la especie de un
pingüino basándose en sus medidas
o
5
Separación de plantas
en grupos en función de
características comunes
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5
Entrenamiento y evaluación del modelo
Varias iteraciones de entrenamiento con distintos algoritmos y parámetros
2. Algoritmo
3. Modelo
(observaciones pasadas)
(Generaliza la relación entre
x e y como función)
(encapsula la función)
M
1. Datos de aprendizaje
a
[x1,x2,x3], y
[x1,x2,x3], y
[x1,x2,x3], y
[x1,x2,x3], y
[x1,x2,x3], y
f
te
y = (x)
5. Evaluación del modelo
(comparación de etiquetas
predichas con etiquetas reales)
ri
[x1,x2,x3], y
[x1,x2,x3], y
[x1,x2,x3], y
4. Predicciones
(de los datos de validación)
Datos de validación
a
(con etiquetas conocidas)
l
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e
A
Red neuronal humana
l
Aprendizaje profundo
Red neuronal artificial
t
m
n
∫( f (x,w) )
lu
x
• Cada neurona es una función que funciona
a estímulos electroquímicos.
• Cuando se activa, la señal se pasa
a las neuronas conectadas.
• La función se ajusta en una función de activación
o
• Las neuronas se activan en respuesta
en un valor de entrada (x) y un peso (w).
que determina si se debe transmitir la salida.
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6
Aprendizaje profundo
Ejemplo de red neuronal: clasificación multiclase
M
a
te
x1: 37.3
x2: 16.8
x3: 19.2
x4: 30.0
x1
f(x,w)
x2
f(x,w)
x3
f(x,w)
x4
f(x,w)
f(x,w)
f(x,w)
f(x,w)
f(x,w)
f(x,w)
0
ri
f(x,w)
y1
f(x,w)
f(x,w)
f(x,w)
f(x,w)
f(x,w)
y2
y3
f(x,w)
f(x,w)
P(y=0 | x): 0,2
P(y=1 | x): 0,7
P(y=2 | x): 0,1
1
2
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e
l
¿Qué es Azure Machine Learning?
A
lu
m
n
o
• Azure Machine Learning es una
plataforma basada en la nube
para el aprendizaje automático.
• Estudio de Azure Machine
Learning es una interfaz de
usuario para acceder a las
funcionalidades de Azure
Machine Learning.
• Los modelos de Machine
Learning entrenados con Azure
Machine Learning se pueden
publicar como servicios.
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7
Demostración: Exploración de Azure Machine Learning
en Estudio de Azure Machine Learning
1. Siga los pasos de la página del ejercicio
M
en: https://aka.ms/ai900-auto-ml
a
En esta demostración,
verá cómo se pueden
usar las características
de aprendizaje
automático para
entrenar un modelo
de aprendizaje
automático para
realizar predicciones.
te
ri
a
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A
lu
m
Aspectos básicos de
los servicios de Azure AI
n
o
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8
Aspectos básicos de Azure
M
La plataforma en la nube
de Microsoft Azure ofrece
escalabilidad y fiabilidad:
• Almacenamiento de datos
a
• Proceso
Subscription
te
• Servicios
Grupo de recursos
ri
Recursos
a
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l
Servicios de IA en Microsoft Azure
A
Una plataforma para entrenar, implementar y administrar modelos
de Machine Learning
Servicios de Azure AI
Un conjunto de servicios que abarcan visión, voz, lenguaje, decisión
y IA generativa
Azure AI Search
Extracción, enriquecimiento e indexación de datos para la búsqueda
inteligente y la minería de conocimiento
lu
Azure Machine Learning
m
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9
Servicios de Azure AI
Recursos de la aplicación de IA en
una suscripción de Azure:
M
• Recursos independientes para servicios
específicos.
a
• Recurso general de servicios de Azure
AI para múltiples servicios
te
Consumido por aplicaciones a través de:
https://eastus/...
• Un punto de conexión REST (https: // dirección)
autorización
ri
• Una clave de autenticación o un token de
abc-1234-efg-5678...
a
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e
l
Ejercicio: Explorar servicios de Azure AI
A
lu
1. Use el entorno hospedado y las credenciales de
Azure proporcionadas para este ejercicio.
2. Las instrucciones también están disponibles en Learn:
https://aka.ms/ai900-azure-ai-services
m
n
En este ejercicio,
explorará Content
Safety Studio,
creará un recurso
y probará un
servicio de Azure AI.
o
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Prueba de conocimientos
1
M
Un concesionario quiere usar datos históricos de ventas de coches para entrenar un modelo de Machine
Learning. El modelo debe predecir el precio de un automóvil de segunda mano en función de la marca,
el modelo, el tamaño del motor y el kilometraje. ¿Qué tipo de modelo de Machine Learning debería crear
el concesionario con el aprendizaje automático automatizado?
⃣ clasificación
⃣ Regresión
⃣ Previsión de series temporales
a
2
Quiere crear un modelo para predecir las ventas de helados en función de datos históricos que incluyen
ventas totales diarias y medidas meteorológicas. ¿Qué servicio de Azure debe usar?
⃣ Azure Machine Learning
⃣ Azure Bot Service
⃣ Servicios de Azure AI
te
Una aplicación predictiva proporciona una salida de audio para los usuarios con discapacidad visual.
¿Qué principio de inteligencia artificial responsable se refleja aquí?
⃣ Transparencia
⃣ Imparcialidad
a
⃣ Inclusión
ri
3
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l
Resumen
A
lu
Conceptos básicos de IA
• ¿Qué es la inteligencia artificial?
• Cargas de trabajo comunes de IA.
• Principios de IA responsable
n
o
Aspectos básicos de los servicios de Azure AI
• Aspectos básicos de Azure
• Servicios de IA en Microsoft Azure
• Servicios de Azure AI
m
Aspectos básicos del aprendizaje automático
• ¿Qué es el aprendizaje automático?
• Tipos de aprendizaje automático
• Entrenamiento y validación del modelo
• ¿Qué es el aprendizaje profundo?
• ¿Qué es Azure Machine Learning?
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11
Referencias
M
Obtenga más información sobre:
• Conceptos básicos de IA
• Aspectos básicos del aprendizaje automático
• Aspectos básicos de los servicios de Azure AI
a
A través del contenido de Learn: Aspectos
básicos de Microsoft Azure AI: Información
general de IA - Formación | Microsoft Learn
te
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M
a
Aspectos básicos de
Microsoft Azure AI:
Computer Vision
te
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d
e
•
Funcionalidades de Computer Vision en Azure
lu
Conceptos de Computer Vision
A
•
l
Programa
m
n
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1
Objetivos de aprendizaje
Tras finalizar este módulo, podrás:
1
Comprender las funcionalidades de Visión de Azure AI.
M
Identificar los distintos servicios incluidos en Visión de Azure AI.
a
2
te
3
Describir el servicio de detección de caras.
ri
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A
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m
Conceptos de visión informática
n
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2
Imágenes y procesamiento de imágenes
Una imagen es una matriz de valores
de píxeles.
Se aplican filtros para cambiar imágenes.
0
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a
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255
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M
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255
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0
0
ri
255
a
te
0
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e
l
Redes neuronales convolucionales
para entrenar el modelo.
de características de cada imagen.
en una red neuronal totalmente conectada.
5. La capa de salida genera un valor
n
de probabilidad para cada etiqueta
de clase posible.
m
3. Los mapas de características se aplanan.
4. Los valores de características se introducen
lu
2. Las capas de filtro extraen mapas
A
1. Se usan imágenes etiquetados
o
•
•
Durante el entrenamiento, los kernels de filtro comienzan con pesos aleatorios. Estos pesos se ajustan
iterativamente para mejorar la precisión de las predicciones en función de las etiquetas conocidas.
El modelo entrenado usa pesos aprendidos para extraer características de nuevas imágenes y predecir su clase.
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3
Modelos multimodales
M
a
a
•
Un enfoque más reciente para el modelado supone combinar modelos de lenguaje y visión
que codifican datos de imágenes y texto
El modelo encapsula las relaciones semánticas entre las características extraídas de las imágenes
y el texto extraído de las descripciones relacionadas.
Un modelo multimodal se puede usar como modelo base para modelos adaptables más
especializados.
ri
•
te
•
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d
e
l
Servicios de Computer Vision en Azure
A
• Análisis de imágenes:
o
• Análisis espacial
• Reconocimiento facial
n
• Reconocimiento óptico de
caracteres (OCR)
• Detección de caras
m
• Etiquetado de imágenes,
descripciones, personalización
del modelo, etc.
Face
lu
Visión
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4
M
a
Funcionalidades de
Computer Vision en Azure
te
ri
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e
l
Análisis de imágenes 4.0 con los servicios de Visión de AI
•
Leer texto de imágenes
•
Detectar personas en imágenes
•
Subtitulado de imágenes
•
Detección de objetos
•
Etiquetar características visuales
•
Recorte inteligente
persona
persona
hombre(34)
m
Personalización de modelos
lu
•
A
Entre las capacidades se encuentran las
siguientes:
pantalones
n
calzado
o
Descripción: Un grupo de personas caminan por una acera
Etiquetas: edificio, tejanos, calle, al aire libre, chaqueta,
ciudad, persona
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5
Ejercicio: Análisis de imágenes en Estudio de Visión
1. Use el entorno hospedado y las credenciales
M
de Azure proporcionadas para este ejercicio.
En este ejercicio,
usará el servicio
Visión de Azure
AI para analizar
imágenes.
a
2. Las instrucciones también están disponibles en Learn:
https://aka.ms/ai900-image-analysis.
te
ri
a
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d
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l
Detección de caras con el servicio Face
 Posición de la cabeza
 Ruido
o
Solo los clientes administrados de
Microsoft pueden acceder a las
funcionalidades de reconocimiento facial:
n
 Oclusión
m
 Gafas
lu
 Exposición
A
Cualquier persona puede usar el servicio
Face para detectar:
 Desenfoque
 Coincidencia de similitud
 Verificación de identidad
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6
Demostración: Detección de caras en Estudio de Visión
1. Siga los pasos de la página del ejercicio
M
en: https://aka.ms/ai900-face.
a
En esta
demostración, verá
las funcionalidades
de detección de
caras del servicio
Face de Azure AI.
te
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Lectura de texto con reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

m
Opciones para la extracción rápida
de texto de imágenes, o análisis
asincrónico de documentos
escaneados más grandes
lu
del texto impreso y manuscrito
A
 Detectar la ubicación y los caracteres
n
o
Lista de la compra
Leche desnatada
Pan
Huevos
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7
Demostración: Lectura de texto en Estudio de Visión
1. Siga los pasos de la página del ejercicio
M
en: https://aka.ms/ai900-ocr.
a
En esta
demostración, verá
las funcionalidades
de reconocimiento
óptico de caracteres
de Visión de Azure
AI en acción.
te
ri
a
l
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d
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A
1
l
Prueba de conocimientos
Quiere usar el servicio de detección de caras para identificar caras en imágenes. ¿Qué se puede identificar
mediante el servicio de detección de caras?
⃣ Caras parcialmente ocultas.
⃣ Caras ocultas por otro objeto.
Quiere usar el servicio Visión de AI y Lenguaje de AI. También quiere que los desarrolladores necesiten
únicamente una clave y un punto de conexión para acceder a todos los servicios. ¿Qué tipo de recurso
debe crear en Azure?
⃣ Servicio de Azure AI
⃣ Visión
¿Qué servicios forman parte de Visión de Azure AI?
⃣ Detección de caras y reconocimiento voz
o
3
n
⃣ Idioma
m
2
lu
⃣ Caras que no se pueden ver porque la persona se ha vuelto de espaldas.
⃣ Reconocimiento óptico de caracteres y detección de caras
⃣ Documento de inteligencia y reconocimiento de voz
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8
Resumen
Conceptos de Computer Vision
M
• Análisis de imágenes con el servicio Visión de AI
• Detección de caras con el servicio Face
a
• Lectura de texto con el reconocimiento óptico de caracteres
te
Funcionalidades de Computer Vision en Azure
• ¿Qué es Visión de Azure AI?
ri
• Aplicaciones de Visión de AI
• Servicios de Azure AI
a
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Referencias
lu
m
n
A través del contenido de Learn: Aspectos básicos de
Microsoft Azure AI: Computer Vision: entrenamiento |
Microsoft Learn
A
Más información sobre:
• Aspectos básicos de Computer Vision
• Aspectos básicos del reconocimiento facial
• Aspectos básicos del reconocimiento óptico
de caracteres
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te
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M
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Aspectos básicos de
Microsoft Azure AI:
Procesamiento de
lenguaje natural
te
ri
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Programa
A
Conceptos del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
•
Funcionalidades de procesamiento del lenguaje natural en Azure
lu
•
m
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1
Objetivos de aprendizaje
Tras finalizar este módulo, podrás:
Reconocer cuándo se puede usar el procesamiento
del lenguaje natural y la IA conversacional.
1
M
Identificar los servicios de Azure AI que incluyen
el procesamiento de lenguaje natural.
a
2
te
3
Usar el análisis de texto para sus propios objetivos.
ri
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A
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m
Conceptos del procesamiento
del lenguaje natural
n
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2
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
M
Análisis de texto
Tokenización
a
{
1: a
2: boat
3: canal
4: dangled
n: …
}
Preprocessing
(Preprocesamiento)
te
Texto sin formato
Minería de opiniones
Cursos
Traducción
automática
Modelo de lenguaje
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Resumen
IA conversacional
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Procesamiento del lenguaje natural e IA conversacional en Azure
A
Voz
lu
Lenguaje
Traductor
• Texto a voz
• Traducción de texto
• Extracción de frases clave
• Conversión de voz en texto
• Traducción de documentos
• Detección de entidad con nombre
• Traducción de voz
• Traducción personalizada
• Análisis de opiniones y minería
de opiniones
• Identificación del hablante
• Detección de información personal
• …
o
• Respuesta a preguntas
• …
n
• Resumen
• Identificación del idioma
m
• Detección de idioma
• Reconocimiento del lenguaje
conversacional
• …
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3
M
a
Funcionalidades de procesamiento
del lenguaje natural en Azure
te
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• Sentimiento: .88 (positivo)
• Entidades: Francia
m
• Frases clave: "vacaciones maravillosas"
lu
• Idioma predominante: Español
A
Tuve unas vacaciones maravillosas
en Francia.
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Análisis de texto
n
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4
Respuesta a preguntas
Definir una base de conocimiento
de preguntas y respuestas:
M
?
• Al introducir preguntas y respuestas
!
a
• De un documento de preguntas más
frecuentes existente
te
• Mediante el uso del complemento
charla integrado.
ri
Consumir la base de conocimiento de
las aplicaciones cliente, incluidos los bots.
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Azure Bot Service
A
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Bot
m
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o
• Plataforma basada en la nube para desarrollar y administrar bots
• Integración con Lenguaje de Azure AI y otros servicios
• Conectividad a través de múltiples canales.
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Demostración: Uso del modelo de respuesta a preguntas
con Language Studio
1. Siga los pasos de la página del ejercicio en:
M
https://aka.ms/ai900-question-answering
a
En esta
demostración, verá
las funcionalidades
de respuesta
a preguntas
de Lenguaje
de Azure AI
en acción.
te
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Reconocimiento del lenguaje conversacional
A
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Enciende la luz.
m
Entity
n
Intención
o
Expresión
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Demostración: Uso del reconocimiento del lenguaje
conversacional con Language Studio
1. Siga los pasos de la página del ejercicio en:
M
https://aka.ms/ai900-language-understanding
a
En esta
demostración, verá
las funcionalidades
de comprensión
del lenguaje
conversacional
de Lenguaje
de Azure AI
en acción.
te
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Reconocimiento y síntesis de voz
A
lu
Use la funcionalidad conversión de voz en texto del
servicio Voz para transcribir la voz audible en texto.
m
n
o
Use la funcionalidad de conversión de texto en voz
del servicio Voz para generar un discurso audible
a partir de texto.
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Demostración: Exploración de Speech Studio
1. Siga los pasos de la página del ejercicio en:
M
https://aka.ms/ai900-speech
a
En esta
demostración, verá
las funcionalidades
de Voz de Azure
AI en acción.
te
ri
a
l
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d
e
l
Ejercicio: Análisis de texto con Language Studio
A
lu
1. Use el entorno hospedado y las credenciales
de Azure proporcionadas para este ejercicio.
2. Las instrucciones también están disponibles en Learn:
https://aka.ms/ai900-text-analysis
m
En este ejercicio,
usará el servicio
Lenguaje de
Azure AI para
analizar texto.
n
o
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8
Prueba de conocimientos
1
¿Cuáles son algunas de las capacidades incluidas en el servicio Lenguaje de Azure AI?
⃣ Traducción e implementación de bots
M
⃣ Reconocimiento de voz
⃣ Análisis de texto, Respuesta a preguntas personalizada, Reconocimiento del lenguaje conversacional
3
Quiere crear una knowledge base para bots. ¿Qué servicio usaría?
te
a
Quiere usar el servicio Lenguaje de Azure AI para determinar los puntos de conversación clave
en un documento de texto. ¿Qué característica del servicio debería usar?
⃣ Análisis de opiniones
⃣ Extracción de frases clave
⃣ Detección de entidad
2
ri
⃣ Reconocimiento del lenguaje conversacional con el servicio Lenguaje de Azure AI
⃣ Respuesta a preguntas con el servicio Lenguaje de Azure AI
a
⃣ Inteligencia de documentos de Azure AI
l
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e
l
Resumen
A
lu
Conceptos del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
•
¿Qué es la IA de conversación?
•
Procesamiento del lenguaje natural e IA conversacional en Azure
m
•
Funcionalidades de procesamiento del lenguaje natural en Azure
• Reconocimiento y síntesis de voz
• Respuesta a preguntas
o
• Reconocimiento del lenguaje conversacional
n
• Análisis de texto
• Azure Bot Service
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9
Referencias
M
Obtenga más información sobre:
• Aspectos básicos del análisis de texto con
el servicio de lenguaje
• Aspectos básicos de la respuesta a preguntas
con el servicio de lenguaje
• Aspectos básicos del reconocimiento
del lenguaje conversacional
• Aspectos básicos de Voz de Azure AI
a
te
ri
A través del contenido de Learn: Aspectos básicos
de Microsoft Azure AI: Procesamiento del lenguaje
natural: Formación | Microsoft Learn
a
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19
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A
lu
m
n
o
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10
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Aspectos básicos de
Microsoft Azure AI:
Minería de conocimiento
e inteligencia de documentos
te
ri
a
l
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1
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•
Azure AI Search
lu
Inteligencia de documentos de Azure AI
A
•
l
Programa
m
n
o
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2
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1
Objetivos de aprendizaje
Tras finalizar este módulo, podrás:
Comprenda lo que hace Documento de inteligencia de Azure
AI y por qué las organizaciones lo usan.
1
M
Describir la minería de conocimiento y los problemas que resuelve.
a
2
te
ri
a
l
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3
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A
lu
m
Inteligencia de documentos
de Azure AI
n
o
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2
Servicios de Documento de inteligencia de AI
M
a
te
• Modelos creados previamente
• Modelos personalizados
• Devuelve representaciones de datos
• Facturas
• Entrenar modelos con al menos
estructurados.
ri
• Análisis de documentos
• Identifique los campos de interés
• ID
• Configuración de Opciones de análisis
para análisis gratuitos y de pago
cinco datos de ejemplo.
• Receipts
a
• Regiones de interés y relaciones.
• Reconoce y extrae pares clave-valor.
de su organización.
l
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d
e
l
Análisis de formularios con el servicio Documento
• Use los modelos entrenados
o
de los campos de formulario,
no solo extraen el texto.
n
Los modelos realizan el
reconocimiento semántico
m
previamente con tipos de documentos
comunes, como facturas, recibos,
identificadores, etc.
• Entrene un modelo personalizado
usando sus propios formularios.
lu
Extraiga información de
formularios escaneados en
formato de imagen o PDF.
A
de inteligencia
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6
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3
Estudio del documento
de inteligencia
Introducción a Documento de inteligencia
M
• Con un enfoque sin código, puede explorar
la funcionalidad mediante ejemplos y sus
propios documentos.
a
te
• En primer lugar, cree un recurso.
• Recurso de Inteligencia de documentos
• Recurso de servicios de IA
• A continuación, habilite el recurso en Estudio
de Documento de inteligencia.
para probar.
ri
• Página Introducción: seleccione un modelo
a
l
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d
e
l
A
Ejercicio: Extracción de datos de formulario en Estudio de
Documento de inteligencia
lu
1. Use el entorno hospedado y las credenciales
de Azure proporcionadas para este ejercicio.
2. Las instrucciones también están disponibles en Learn:
m
https://aka.ms/ai900-document-intelligence.
n
En este ejercicio,
explorará el servicio
Documento de
inteligencia de
Azure AI para
analizar una
recepción.
o
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4
M
a
te
Azure AI Search
ri
a
l
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l
¿Qué es la minería de conocimientos?
lu
m
n
o
Azure AI Search es la plataforma de minería de
conocimientos basada en IA de Azure.
• Los resultados de Azure AI Search solo contienen tus datos
y pueden incluir nueva información con tecnología de IA
• Se ofrece como solución de plataforma como servicio
(PaaS), lo que significa que Microsoft administra la
infraestructura y la disponibilidad.
A
Las organizaciones tienen mucho contenido:
• Los datos están encerrados en documentos, PDF,
notas escritas a mano, etc.
• Mucho tiempo y trabajo para encontrar datos.
• La minería del conocimiento busca información,
a gran escala.
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5
¿Qué es Azure AI Search?
M
Azure AI
Search
a
te
Enriquecimiento con IA e indexación
Exploración
• Contenedores de Azure Blob
• La inteligencia artificial permite
• Búsqueda realizada en índices
una comprensión más profunda:
• Extraer información y patrones
• Servicios de Azure AI
• Vision, procesamiento del lenguaje
natural, etc.
• La indexación hace que el contenido
se pueda buscar.
• Resultados usados:
ri
Ingesta de datos
a
Storage
• Azure SQL Database
• Documentos de Cosmos DB
• Azure Data Lake Storage Gen2
• Azure Table Storage
• Dentro de aplicaciones
• Creación de visualizaciones
de datos
l
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l
Elementos de una solución de búsqueda
A
lu
m
n
o
Crea un índice de búsqueda moviendo los datos
a través de la siguiente canalización de indexación:
1. Comienza con un origen de datos de documentos
original
2. Automatiza el movimiento de datos con un indexador.
3. Descifrado de documentos: el indexador abre
los archivos y extrae el contenido.
4. Enriquecimiento: el indexador mueve los datos a través
del enriquecimiento con IA al agregar aptitudes en un
conjunto de aptitudes. El contenido enriquecido con
IA se puede enviar a un almacén de conocimiento
5. Inserción en el índice: los datos JSON serializados
rellenan el índice de búsqueda.
6. El resultado es un índice de búsqueda rellenado
que se puede explorar a través de consultas.
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6
Demo: Exploración de un índice de Azure AI Search (UI)
1. Siga los pasos de la página del ejercicio en:
M
https://aka.ms/ai900-ai-search.
a
En esta
demostración, verá
cómo se agregan
los enriquecimientos
con IA a las
funcionalidades
de búsqueda.
te
ri
a
l
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d
e
l
Prueba de conocimientos
⃣ Extraer pares clave-valor de formularios para la entrada en una base de datos.
⃣ Extraer opiniones positivas y negativas de imágenes escaneadas.
lu
⃣ Leer texto de grandes volúmenes de documentos escaneados.
A
¿Para qué problema está diseñado el servicio Documento de inteligencia?
⃣ Visión de AI
⃣ Documento de inteligencia de IA
n
⃣ Reconocimiento óptico de caracteres
m
Quiere extraer información y realizar reconocimiento semántico de los campos extraídos.
¿Qué servicio usaría?
¿Qué dos pasos forman parte de la creación de una solución de AI Search?
⃣ Enriquecimiento con IA e indexación
o
⃣ Crear bases de datos de datos estructurados e indexar los datos.
⃣ Identificar los conjuntos de aptitudes necesarios para compilar índices.
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7
Resumen
Inteligencia de documentos de Azure AI
M
• ¿Qué es Documento de inteligencia de AI?
• Tres tipos de servicios de Documento de inteligencia de AI
a
te
• Análisis de formularios específicos con el servicio Documento
de inteligencia de AI
Azure AI Search
• ¿Qué es la minería de conocimientos?
ri
• Proceso de tres pasos para crear un almacén de conocimiento
con Azure AI Search
a
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m
n
A través del contenido de Learn: Aspectos básicos
de Microsoft Azure AI: Documento de inteligencia
y minería de conocimiento: entrenamiento |
Microsoft Learn
A
Más información sobre:
• Aspectos básicos de Documento de inteligencia
de Azure AI
• Aspectos básicos de minería de conocimiento
con Azure AI Search
l
Referencias
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te
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Aspectos básicos de
Microsoft Azure AI:
Inteligencia artificial
generativa
te
ri
a
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1
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Programa
A
Aspectos básicos de la IA generativa
•
Introducción a Inteligencia artificial de Azure Studio
•
Exploración de la inteligencia artificial generativa responsable
lu
•
m
n
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1
Objetivos de aprendizaje
Tras finalizar este módulo, podrás:
1
M
te
3
Cómo usar la inteligencia artificial generativa en las soluciones de Microsoft Copilot.
a
2
Describe la inteligencia artificial generativa, qué son los modelos de lenguaje
y cómo se usan.
Describe las funcionalidades de Azure AI Studio y cómo usar la inteligencia
artificial generativa de forma responsable.
ri
a
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3
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l
A
lu
m
Aspectos básicos
de la IA generativa
n
o
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2
¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
Modelo de lenguaje
M
Generación de
lenguaje natural
a
te
Escritura de una carta
de presentación para
una solicitud de empleo
Escritura de código de
Python que sume dos
números
Creación de un logotipo
para una floristería
ri
Daisy's
a
Estimado <recipient>:
Adjunto mi solicitud
para el puesto de ...
Generación
de código
Imagen y generación
def add(n1, n2):
result = n1 + n2;
return result;
F lo wers
l
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e
l
Modelos de lenguaje
Una introducción de (muy) alto nivel
A
Nombre del transformador
Codificador
dog
[10,3,2]
cat
[10,3,1]
puppy
[5,2,1]
m
Cursos
Codificación de
tokens de texto
como vectores
(incrustaciones)
lu
Texto de
entrenamiento
skateboard
… un puppy
Output
(finalización)
Generación
de
secuencias
de lenguaje
natural
Descodificador
Inferencia
Los vectores de
incrustación encapsulan
atributos semánticos
en varias dimensiones
(las palabras relacionadas
tienen orientación similar)
o
Entrada
(solicitud)
n
Cuando mi dog era...
[-3, 3, 2]
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3
Modelos de lenguaje: tokenización
Paso uno: tokenización
M
El primer paso para entrenar un modelo de transformador es descomponer el texto de
entrenamiento en tokens.
Frase de ejemplo: I heard a dog bark loudly at a cat.
a
"a"=3
"dog"=4
"bark"=5
"loudly"=6
"at"=7
"cat"=8
La oración ahora se puede representar con los tokens: [1 2 3 4 5 6 7 3 8].
Tenga en cuenta que "a" se tokeniza como 3 solo una vez.
Del mismo modo, la oración "I heard a cat" podría representarse con los tokens [1 2 3 8].
ri
•
•
•
"heard"=2
te
"I"=1
a
l
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e
l
Modelos de lenguaje: inserciones
A
Paso dos: inserciones
La relación semántica entre tokens se codifica en vectores, conocidos como incrustaciones.
Embedding
4
dog
[10,3,2]
8
cat
[10,3,1]
9
puppy
10
skateboard
n
Word
m
lu
Token
[5,2,1]
o
[-3, 3, 2]
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4
Modelos de lenguaje: atención
Paso tres: atención
M
Captura la fuerza de las relaciones entre
tokens mediante la técnica de atención.
a
Ejemplo:
• Objetivo: predecir el token después de "dog".
• Represente "I heard a dog" como vectores.
• Asigne más peso a "heard" y "dog".
• Pueden venir varios tokens posibles
después de "dog".
• El token más probable se agrega
a la secuencia, en este caso "bark".
te
ri
a
l
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l
Modelos de lenguaje
Modelos base
A
lu
• Puedes entrenar tu propio modelo de lenguaje desde cero, pero...
• La mayoría de las soluciones de inteligencia artificial generativa usan un modelo
base (que puede ajustarse con tus propios datos).
Catálogo de modelos
Azure OpenAI
Modelos openAI hospedados en Azure:
•
•
Modelos de Azure OpenAI
Modelos de código abierto de:
• Microsoft
• OpenAI
• HuggingFace
• Mistral
• Metadatos
• Databricks
• Otros
o
•
•
•
n
•
Modelos GPT para lenguaje natural y
generación de código
Incrustaciones de modelos para
vectorizar tokens de texto
Modelos DALL-E para la generación
de imágenes
Modelos de susurro para el
reconocimiento de voz
m
Inteligencia artificial
de Azure Studio
Estudio de Azure Machine Learning
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5
Modelos de lenguaje
Modelos de lenguaje grandes y pequeños
Modelos de lenguaje pequeños (SLM)
• Entrenados con grandes volúmenes de datos
• Entrenados con datos de texto prioritarios
de texto general
• Muchos miles de millones de parámetros
• Funcionalidades completas de generación
de lenguaje en varios contextos
• El tamaño grande puede afectar al rendimiento
y la portabilidad
• El ajuste con tus propios datos de entrenamiento
es lento (y caro)
• Algunos ejemplos son:
• Menos parámetros
M
Modelos de lenguaje grandes (LLM)
• Funcionalidades de generación de lenguaje
centradas en contextos especializados
a
• Rápido y portable
• El ajuste con tus propios datos de entrenamiento
te
es más rápido (y menos costoso)
• Mistral 7B
• Meta Llama 3
ri
• OpenAI GPT 4
• Algunos ejemplos son:
• Microsoft Phi 2
• Microsoft Orca 2
• OpenAI GPT Neo
a
l
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l
Copilotos
¿Qué son los copilotos?
A
Asistentes de inteligencia artificial generativa que se
integran en aplicaciones, a menudo como interfaces de chat.
lu
m
n
o
• Los copilotos proporcionan asistencia contextual con tareas
cotidianas; normalmente, usan un modelo de lenguaje para
interpretar y generar lenguaje natural
• Los usuarios profesionales pueden usar los copilotos para
aumentar su productividad y creatividad con contenido
generado por IA y automatización de tareas.
• Los desarrolladores pueden:
• Ampliar los copilotos con la creación de complementos
que los integren en los procesos y datos empresariales
• Crea copilotos personalizados para crear funcionalidades
de IA generativa en aplicaciones y servicios
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12
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6
Copilotos
Niveles de adopción de Copilot
1. Desbloquea la productividad de toda tu empresa con Microsoft Copilot
M
•
•
•
Usa Copilot para optimizar tu forma de trabajar en las herramientas que usas a diario
Capacitación de los empleados para que sean más creativos
Dedicar menos tiempo a tareas rutinarias y mucho más a actividades de alto impacto
a
2. Amplía Microsoft Copilot para tu empresa con complementos
te
•
•
•
Integración de tareas y procesos específicos de la empresa en Microsoft 365
Obtén información accionable de tus propios datos y sistemas en aplicaciones de productividad
Crea complementos de 3os para que tus clientes puedan usar tus servicios en Microsoft 365
ri
3. Crea tus propios copilotos personalizados
•
a
l
•
•
Integración de la inteligencia artificial generativa en cargas de trabajo y aplicaciones
personalizadas
Creación de experiencias del cliente y productos comerciales atractivos
Control total sobre el diseño y el desarrollo
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d
e
l
Ejemplos de Microsoft Copilot
Inteligencia artificial generativa para asistir la comunicación de información
A
lu
m
n
IA en Microsoft 365: accesible con suscripción:
Escritura, edición y análisis de documentos en Word, creación y mejora
de presentaciones en PowerPoint, soporte técnico para la comunicación
en Outlook y Teams, y mucho más.
o
IA en la web, accesible para todos:
Uso de Copilot para responder
preguntas, crear contenidos
y buscar en la web en
https://copilot.microsoft.com
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7
Ejemplos de Microsoft Copilot
Inteligencia artificial generativa para asistir los procesos empresariales
M
a
te
IA en Microsoft Dynamics 365:
Por ejemplo, usa Copilot en Microsoft Dynamics 365 Sales para buscar
información del cliente relevante, calificar clientes potenciales y preparar
propuestas. En otra instancia, usa Copilot en Dynamics 365 Customer
Service para investigar y resolver rápidamente los problemas de los clientes.
ri
IA en Microsoft Fabric:
Usa Copilot en Microsoft Fabric para
escribir el código necesario para analizar,
manipular y visualizar tus datos.
a
l
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e
l
Ejemplos de Microsoft Copilot
Inteligencia artificial generativa para asistir la infraestructura de TI, la seguridad
y el desarrollo de software
A
lu
m
n
IA en Microsoft Copilot para seguridad:
Usa Microsoft Copilot para seguridad como
portal de seguridad independiente o insertado
en herramientas de seguridad para evaluar
y responder a las amenazas a la seguridad.
o
IA en Microsoft Azure:
Usa Copilot en Azure Portal para
diseñar, operar, optimizar y
solucionar problemas de
infraestructura en la nube.
IA en GitHub Copilot:
Usa GitHub Copilot para maximizar
la productividad de los desarrolladores
mediante el análisis y la explicación del
código, la adición de documentación de
código y la generación de código nuevo
basado en solicitudes de lenguaje natural.
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16
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8
Consideraciones sobre las solicitudes de Copilot
M
a
Ejemplo:
Resume las consideraciones
clave para adoptar Copilot1 que
se describen en este documento2
para un ejecutivo corporativo3.
Da formato al resumen en un
máximo de seis viñetas con un
tono profesional4.
Mensaje del sistema:
Eres un asistente útil...
+
5
Historial de conversaciones :
Usuario: Hola
Asistente: Hola. ¿En qué puedo
ayudarle?...
Modelo de
lenguaje
+
Copilot
Solicitud actual:
Usuario: Resume los puntos...
(Se puede optimizar aún más con Copilot)
te
Comienza con un objetivo específico de lo que quieres que haga el copiloto
Proporciona un origen para establecer la respuesta en un ámbito de información específico
Agrega contexto para maximizar la idoneidad y relevancia de la respuesta
Establece expectativas claras para la respuesta
Itera en función de mensajes y respuestas anteriores para refinar el resultado
ri
1.
2.
3.
4.
5.
a
l
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d
e
l
Extensión y desarrollo de copilotos
Elección de una herramienta de desarrollo de Copilot
Inteligencia artificial de Azure Studio
A
Copilot Studio
lu
m
•
•
•
•
•
Desarrollo de código profesional con un catálogo completo
de modelos y funcionalidades de ajuste
Servicios paaS con control total sobre la infraestructura
en la nube
Solicitud y orquestación de modelos Motor de evaluaciones
para probar el rendimiento, la confiabilidad, la escalabilidad
y la seguridad de la IA responsable
Implementación como punto de conexión en Azure para
su uso en aplicaciones y servicios personalizados
o
•
•
•
Desarrollo con poco código de copilotos y
complementos con modelos de Azure OpenAI
para la inteligencia artificial generativa
Servicio SaaS totalmente administrado y hospedado
Orquestación de diálogos y conversaciones
Análisis integrados con controles de seguridad
y gobernanza
Implementación en canales de chat comunes,
como web, aplicaciones, canales sociales y Teams
n
•
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9
Ejercicio: Exploración de la inteligencia artificial generativa
con Microsoft Copilot
M
Usa el entorno hospedado y las credenciales
proporcionadas para este ejercicio
Tiempo
estimado:
40 minutos
a
Las instrucciones también están disponibles en línea:
te
Versión de Microsoft 365:
https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2270745
•
Versión de Microsoft Edge:
https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2249955
ri
•
a
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19
d
e
¿Qué son los modelos de lenguaje grande?
⃣ Listas de palabras y código que los equipos usan para generar texto.
lu
⃣ Modelos que detectan significado adicional en párrafos de texto.
A
1
l
Prueba de conocimientos
⃣ Modelos que usan el aprendizaje profundo para procesar y comprender el lenguaje natural a gran escala.
¿Qué Microsoft Copilot debe usar un agente de soporte técnico para investigar
y resolver un problema de soporte técnico?
⃣ Microsoft Copilot para Microsoft Edge
⃣ Microsoft Copilot para Dynamics 365 Customer Service
¿Qué herramienta debe usar un desarrollador profesional para crear un copiloto personalizado
e implementarlo como punto de conexión de servicio en Azure?
⃣ Microsoft Copilot para Azure
o
3
n
⃣ Microsoft Copilot para Seguridad
m
2
⃣ Microsoft Copilot Studio
⃣ Inteligencia artificial de Microsoft Azure Studio
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10
Resumen
M
Puntos clave de aprendizaje:
• Describir el lugar de la inteligencia artificial generativa
en el desarrollo de la inteligencia artificial.
• Describir los modelos de lenguaje grande y su papel
en las aplicaciones inteligentes.
• Describir ejemplos de copilotos y buenos mensajes.
a
te
ri
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A
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m
Introducción a
Azure AI Studio
n
o
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11
¿Qué es Inteligencia artificial de Azure Studio?
• Una plataforma como
M
servicio (PaaS) para
desarrolladores
• Proporciona un entorno
de colaboración de código
promocional con seguridad
de nivel empresarial para
la innovación de IA
• Uso para explorar, compilar,
probar e implementar
soluciones de IA que sean
confiables, escalables y
cumplan con la seguridad
de la IA responsable
a
te
ri
a
l
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23
d
e
l
¿Qué soluciones reúne Azure AI Studio?
A
Azure AI services comprende
las soluciones en la nube de
Microsoft para crear
aplicaciones de vanguardia,
listas para el mercado y
responsables con API y
modelos precompilados y
personalizables.
m
n
o
Azure Machine
Learning: solución en la
nube de Microsoft para
entrenar e implementar
modelos y administrar
operaciones de
aprendizaje automático
(MLOps).
lu
Azure OpenAI Service:
solución en la nube de
Microsoft para
implementar, personalizar
y hospedar modelos de
lenguaje.
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24
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12
¿Cómo funciona Inteligencia artificial de Azure Studio?
Los recursos del centro de IA te permiten colaborar con otras personas en equipo. Los proyectos
de AI se encuentran dentro de un centro y permiten la personalización y la orquestación de la IA
(automatización de procesos).
M
Recurso del centro de IA
Proyectos de IA
a
Creación y administración de
conexiones
Implementación y prueba
te
Aumento y compilación
Creación y administración
de proceso
Evaluación y administración
ri
Configuración de seguridad
y gobernanza
a
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d
e
l
Usa Azure AI Studio para:
A
• Crear y administrar proyectos de IA: proporciona un centro centralizado para todos
lu
tus proyectos de IA.
• Desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa: crear aplicaciones que
puedan generar contenido o crear tu propio flujo de solicitudes
• Explorar los modelos de IA disponibles: experimenta con varios modelos de IA del
catálogo de modelos de Azure AI Studio
• Aprovechar la generación aumentada de recuperación (RAG): mejora la calidad
y la relevancia del contenido generado.
• Supervisar y evaluar los modelos de IA: asegúrate de que los modelos de IA cumplen
las métricas de rendimiento
• Integrar con servicios Azure: trabaja sin fisuras con otros servicios de Azure
• Crear de forma responsable: asegúrate de que tus aplicaciones cumplen los
estándares éticos y los procedimientos recomendados
m
n
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¿Qué son los flujos de avisos?
Solicitud: entrada enviada a un modelo, que
consta de la entrada del usuario, el mensaje
del sistema y cualquier ejemplo.
Pregunta inicial del usuario
M
Agregar historial de la conversación
Flujo: un conjunto de instrucciones ejecutables
que puede implementar la lógica de la IA, como
la recuperación de datos, la llamada a modelos
de lenguaje o la ejecución de código.
a
Agregar datos relevantes desde el origen de datos
te
Datos e historial combinados para el contexto
de base con el mensaje inicial
ri
Flujo de solicitudes: característica que se puede
usar para generar, personalizar o ejecutar un flujo.
Respuesta de Copiloto
a
l
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d
e
l
¿Qué funcionalidades son compatibles con el catálogo
de modelos?
A
Azure AI Studio proporciona un amplio catálogo de modelos que permite detectar, evaluar,
ajustar e implementar modelos proporcionados por Microsoft y empresas que no son de Microsoft.
lu
Usa estos modelos para crear aplicaciones de IA generativas que tengan:
o
Funcionalidades de generación de imágenes y más.
n
Funcionalidades de generación de código
m
Funcionalidades de generación de lenguaje natural
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Demostración: Explore Azure AI Studio
1. Sigue los pasos de la página del ejercicio en:
M
https://aka.ms/explore-ai-studio
a
En esta
demostración,
verás las
funcionalidades
de Azure AI
Studio en acción.
te
ri
a
l
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d
e
A
1
l
Prueba de conocimientos
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor Inteligencia artificial de Azure Studio?
lu
⃣ Un marketplace en línea donde puedes comprar y vender modelos de IA.
⃣ Un entorno de desarrollo colaborativo para proyectos de inteligencia artificial en Azure.
⃣ Una aplicación de edición de gráficos que usa la inteligencia artificial para generar imágenes.
¿Cómo puedes permitir que un compañero colabore contigo en un proyecto de IA?
⃣ Agrégalos como miembro en el rol adecuado al centro de Azure AI.
m
2
⃣ Implementa un modelo como aplicación web y configura la autenticación para el servicio de aplicaciones web.
n
⃣ Indica al compañero que cree su propio centro de Azure AI en la misma suscripción de Azure que la tuya.
o
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15
Resumen
Puntos clave de aprendizaje
M
•
a
Inteligencia artificial de Azure Studio ofrece una única
herramienta para el desarrollo de IA con múltiples servicios
de Azure AI.
• Un recurso de Azure AI define un área de trabajo colaborativa
para el desarrollo de la inteligencia artificial con Inteligencia
artificial de Azure Studio.
• Un proyecto de Azure AI proporciona una colección compartida
de recursos y código para una solución de IA determinada.
te
ri
a
l
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d
e
l
A
lu
m
Implementación de IA
generativa responsable
en AI Studio
n
o
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Planear una solución de inteligencia artificial generativa
responsable
El proceso de cuatro fases para desarrollar e implementar un plan de IA
responsable es el siguiente:
M
Identificación
Medida
• La presencia de
estos daños en
las salidas que
genera la
solución.
a
• Daños posibles
que son
relevantes para
la solución
planeada.
Operaciones
Mitigación
te
• Los daños en
varias capas
de la solución
para minimizar
su presencia
e impacto.
• La solución
de manera
responsable
al definir y
seguir un plan de
preparación de la
implementación
y las operaciones.
ri
a
l
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d
e
l
Seguridad de contenido de Azure AI
A
Funcionalidad
Escudos de indicaciones
Examina el riesgo de ataques de entrada de usuario
en modelos de lenguaje
Detección de la base de datos
Detecta si las respuestas de texto se basan en el
contenido de origen de un usuario.
Detección de material protegido
Examina el contenido conocido con derechos de autor
Categorías personalizadas
Definir categorías personalizadas para cualquier patrón
nuevo o emergente
lu
Característica
m
n
o
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Demostración: Exploración de la seguridad del contenido
de Azure AI
1. Sigue los pasos de la página del ejercicio en:
M
https://aka.ms/explore-content-filters
a
En esta
demostración,
verás los filtros
de contenido
de Azure AI
en acción.
te
ri
a
l
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d
e
¿A qué se refiere la base en el contexto de la IA generativa?
A
1
l
Prueba de conocimientos
⃣ Para documentar el propósito, el uso esperado y los daños posibles para la solución
lu
⃣ Para construir un caso legal que le permita eximirse de responsabilidad por los daños provocados por la solución
⃣ Para evaluar el costo de los servicios en la nube necesarios para implementar la solución
¿Qué funcionalidad del servicio Azure AI Studio ayuda a mitigar la generación de contenido perjudicial en el
nivel de sistema de seguridad?
⃣ Compatibilidad con los modelos DALL-E
⃣ Ajuste preciso
¿Por qué debes considerar un proceso de varias fases para tu solución de IA generativa?
⃣ Para permitirle recopilar comentarios e identificar problemas antes de publicar la solución de manera más amplia
o
3
n
⃣ Filtros de contenido
m
2
⃣ Para eliminar la necesidad de identificar, medir y mitigar daños posibles
⃣ Para permitirle cobrar más por la solución
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Resumen
Puntos clave de aprendizaje
M
• Planear una solución de IA generativa responsable
a
• Operación de una solución de inteligencia artificial
generativa responsable
te
ri
a
l
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d
e
l
Referencias
A
m
A través del contenido de Learn: Aspectos básicos
de Microsoft Azure AI: IA generativa - Formación|
Microsoft Learn
lu
Obtenga más información sobre:
• Aspectos básicos de la IA generativa
• Introducción a Inteligencia artificial de Azure Studio
• Implementación de IA generativa responsable
n
o
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M
a
te
ri
a
l
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