Una selección real y verificable para explorar alternativas, comparar condiciones y elegir con mayor contexto.
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Explore estrategias complementarias para optimizar el rendimiento del modelo de IA generativa, como la ingeniería rápida, los mensajes del sistema, los parámetros del modelo, la generación aumentada de recuperación (RAG) y el ajuste preciso. Obtenga información sobre cuándo usar cada estrategia y cómo combinarlas.
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Obtenga información sobre cómo Copilot Cowork le permite delegar el trabajo de varios pasos en todas sus aplicaciones. Describa un objetivo, revise el plan, apruebe acciones y revise los resultados, mientras mantiene el control.
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Los flujos de trabajo permiten orquestar agentes de inteligencia artificial y otros componentes para crear aplicaciones inteligentes. Obtenga información sobre cómo crear y administrar flujos de trabajo mediante Microsoft Foundry.
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Aprenda a crear agentes con Microsoft Agent Framework
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Explore seis principios rectores del desarrollo y uso de la IA: imparcialidad, confiabilidad y seguridad, privacidad y seguridad, inclusión, transparencia y responsabilidad.
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El aprendizaje automático es la base de la mayoría de las soluciones de inteligencia artificial modernas. Una familiaridad con los conceptos básicos en los que se basa el aprendizaje automático es una base importante para comprender la inteligencia artificial.
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Obtenga información sobre cómo crear mensajes atractivos e informativos con Microsoft Copilot. Este módulo le enseñará los conceptos básicos de la ingeniería de avisos, los elementos de una solicitud eficaz y los procedimientos recomendados para solicitar.
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Aprenda a implementar el protocolo A2A para habilitar la detección de agentes, la comunicación directa y la ejecución de tareas coordinadas en agentes remotos.
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Aprenda a diseñar soluciones multiagente con el SDK de Microsoft Agent Framework
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Una voz lleva significado más allá de las palabras. Aprenda a usar modelos que transcriben y sintetizan voz.
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Microsoft Azure ofrece varios servicios que permiten a los desarrolladores crear soluciones basadas en inteligencia artificial increíbles. La planeación y preparación adecuadas implica identificar los servicios que usará y crear un entorno de trabajo óptimo para el equipo de desarrollo.
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Aprenda a crear un agente de INTELIGENCIA ARTIFICIAL que use el servidor MCP de Voz de Azure para realizar tareas de conversión de voz a texto y de texto a voz.
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Aprenda a crear un agente de INTELIGENCIA ARTIFICIAL que use el servidor MCP de lenguaje de Azure para realizar tareas de análisis de texto, como la detección de idioma, el reconocimiento de entidades y la redacción de información personal.
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La exploración y el análisis de datos son la base de la ciencia de datos. Los científicos de datos necesitan conocer lenguajes de programación como Python para poder explorar, visualizar y manipular datos.
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Obtenga información sobre cómo usar Microsoft Copilot para crear borradores, editar y mejorar el contenido.
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Este módulo guía a los administradores sobre cómo administrar Microsoft 365 Copilot, incluidas las licencias y el control de acceso, la supervisión de facturación y uso, la gobernanza rápida y las estrategias para el seguimiento y la adopción de usuarios.
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Traducción de texto y voz mediante Azure Translator y Azure Speech in Foundry Tools
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Aprenda a desarrollar un agente de voz en directo de Azure mediante la API de Voice Live y el SDK en Microsoft Foundry.
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Aprenda a compilar, probar e implementar agentes de IA mediante el servicio Agente de Microsoft Foundry a través de Azure Portal y la extensión de Visual Studio Code.
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Obtenga información sobre cómo alinear la inteligencia artificial con la estrategia empresarial y garantizar la preparación mediante controladores esenciales para la adopción escalable, impactante y segura.
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Cree aplicaciones habilitadas para voz con Azure Speech en Microsoft Foundry Tools.
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La regresión es un tipo de aprendizaje automático que se usa habitualmente para predecir valores numéricos.
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Al comprender los conceptos básicos de los modelos de ia generativa, se permite tomar decisiones responsables al usar estos modelos. Este conocimiento le permite evaluar de forma crítica las salidas, evaluar su confiabilidad y comprender las posibles limitaciones que conducen a interacciones más informadas y eficaces con ia generativa.
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Entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje profundo