Una selección real y verificable para explorar alternativas, comparar condiciones y elegir con mayor contexto.
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Implemente funcionalidades de búsqueda inteligente en SQL Server y Azure SQL mediante la combinación de la búsqueda de texto completo tradicional con búsqueda de vectores semánticos. Aprenda a elegir enfoques de búsqueda, preparar SQL para la búsqueda de vectores e implementar patrones de búsqueda basados en vectores, híbridos y basados en clasificación.
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Entrenamiento y evaluación de modelos de clasificación
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La agrupación en clústeres es un tipo de aprendizaje automático que se usa para agrupar elementos similares en clústeres.
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Aprenda a registrar un modelo de Mlflow en Azure Machine Learning.
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Aprenda a evaluar los costos y las ventajas de las soluciones de inteligencia artificial. Desarrolle análisis de ROI, evalúe el TCO y decida crear, comprar o ampliar componentes de inteligencia artificial.
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Explore qué son los agentes de inteligencia artificial, comprenda sus componentes principales y descubra una serie de casos de uso impactantes que impulsan la transformación con tecnología de inteligencia artificial.
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Aprenda a evaluar y optimizar sistemáticamente los agentes de inteligencia artificial mediante experimentos estructurados que miden la calidad, el costo y el rendimiento. Diseñe métricas de evaluación, aplique flujos de trabajo basados en Git, cree rubrices de puntuación coherentes y tome decisiones de optimización basadas en pruebas.
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Obtenga información sobre cómo alinear soluciones de inteligencia artificial con objetivos empresariales, escalar la adopción de la inteligencia artificial y usar tecnologías de inteligencia artificial de Microsoft para el éxito empresarial.
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Obtenga información sobre cómo supervisar el rendimiento de la aplicación de IA generativa mediante Microsoft Foundry. Este módulo le enseña a realizar un seguimiento de las métricas clave, como la latencia y el uso de tokens, para tomar decisiones de implementación fundamentadas y rentables.
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Aprenda a implementar el seguimiento en las aplicaciones de IA generativas mediante Microsoft Foundry y OpenTelemetry. Este módulo le enseña a capturar flujos de ejecución detallados, depurar flujos de trabajo complejos y comprender el comportamiento de la aplicación para mejorar la confiabilidad y la optimización.
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Aprenda a implementar patrones de generación aumentada de recuperación (RAG) mediante Azure SQL Database. Identifique los casos de uso de RAG, prepare el contexto de base de datos para el procesamiento del modelo de lenguaje grande (LLM), construya solicitudes aumentadas y procese respuestas del modelo.
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Obtenga información sobre cómo encontrar el mejor modelo de aprendizaje automático con aprendizaje automático automatizado (AutoML), cuadernos con seguimiento de MLflow y el panel de inteligencia artificial responsable.
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Explore las soluciones del agente de Inteligencia artificial de Microsoft y obtenga claridad sobre cuándo adoptar, ampliar o desarrollar soluciones de agente personalizadas en función de su escenario y objetivos.
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Aprenda a implementar evaluaciones automatizadas para agentes de IA mediante evaluadores de Microsoft Foundry y flujos de trabajo de Acciones de GitHub.
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Aprenda a diseñar procesos de ALM para soluciones de inteligencia artificial, lo que garantiza la gobernanza, la seguridad y la coherencia en el desarrollo, las pruebas y la producción.
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Entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje profundo
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Aprenda a diseñar sistemas de inteligencia artificial seguros, regulados y compatibles que se adapten a las directivas de la organización y a los principios de inteligencia artificial responsable.
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Aprenda a usar agentes declarativos en Microsoft 365 Copilot para automatizar tareas y flujos de trabajo.
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Obtenga información sobre cómo Copilot Cowork le permite delegar el trabajo de varios pasos en las aplicaciones. Describa un objetivo, revise el plan, apruebe acciones y revise los resultados mientras mantiene el control.
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Explore las rutas de desarrollo para crear agentes de inteligencia artificial personalizados para aplicaciones comerciales o de uso interno. Compare herramientas y servicios como Copilot Studio, Microsoft Foundry, SDK de agentes de Microsoft 365 y el SDK de Microsoft Teams.
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Aprenda a trabajar con objetivos de cálculo en Azure Machine Learning. Los destinos de proceso le permiten ejecutar las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Explore cómo y cuándo puede usar una instancia de proceso o un clúster de proceso.
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Obtenga información sobre cómo conectarse a datos desde el área de trabajo de Azure Machine Learning. Se le presentan los almacenes de datos y los recursos de datos.
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Aprenda a traducir texto con Azure Translator y Azure Database for PostgreSQL.
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Aprenda a supervisar, analizar y optimizar los agentes de inteligencia artificial para lograr confiabilidad, rendimiento y mejora continua en entornos empresariales.