Una selección real y verificable para explorar alternativas, comparar condiciones y elegir con mayor contexto.
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Descubra los casos de uso y los escenarios de inteligencia artificial para la industria. Conozca las herramientas y los servicios de inteligencia artificial de Microsoft para la industria. Aprenda de historias reales de éxito.
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Aprenda a diseñar una estrategia de inteligencia artificial empresarial mediante la Cloud Adoption Framework de Azure. Alinee el ciclo de vida del agente de IA con los objetivos empresariales para la excelencia operativa.
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Aprenda a planear y diseñar soluciones multiagente en Microsoft Copilot Studio. Evalúe cuándo los enfoques multiagente son adecuados, diseñe soluciones mediante agentes secundarios o agentes conectados y seleccione la opción de conexión adecuada y el patrón de coordinación para su escenario.
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Use planes en Power Apps para describir un problema empresarial en lenguaje natural y permitir que los agentes de inteligencia artificial generen requisitos de usuario, un modelo de datos y una propuesta de tecnología; a continuación, compile la solución completa.
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Diseñar arquitecturas de memoria multiagente para sistemas de inteligencia artificial de producción mediante Azure Cosmos DB. Implemente la memoria semántica con el almacenamiento vectorial, configure estrategias de optimización de ventanas de contexto, diseñe directivas de expiración de memoria y eliminación, y cree comportamientos del agente compatibles con el contexto en función del historial recuperado.
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Ejecución de un trabajo de comando con el SDK de Python de Azure Machine Learning v2.
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Aprenda a implementar modelos en un punto de conexión en línea administrado para la inferencia en tiempo real.
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En este módulo, aprenderá varias herramientas con tecnología de inteligencia artificial y cómo usarlas de forma eficaz en las sesiones de entrenamiento para una experiencia de aprendizaje optimizada.
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Obtenga información sobre cómo realizar un seguimiento del entrenamiento del modelo con MLflow en trabajos al ejecutar scripts.
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Aprenda a crear un agente de datos de Fabric que use una ontología de Microsoft Fabric IQ como origen de datos, configurar instrucciones del agente para mejorar la precisión, probar consultas de lenguaje natural y publicar el agente para compañeros.
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Usar el SDK de Python v2 de Azure Machine Learning para trabajar con entornos
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Aprenda a usar Microsoft 365 Copilot para analizar datos financieros, descubrir información y crear resúmenes listos para ejecutivos para la toma de decisiones estratégicas.
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Aprenda a pensar como un arquitecto de inteligencia artificial: elija los componentes adecuados, asigne procesos a patrones inteligentes y sepa cuándo ampliar la plataforma para escenarios avanzados.
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Como científico de datos, puede usar Azure Machine Learning para entrenar y administrar los modelos de aprendizaje automático. Aprenda qué es Azure Machine Learning y familiarícese con todos sus recursos.
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Explore las opciones de desarrollo para ampliar Microsoft 365 Copilot con datos, lógica y acciones personalizados. Determine el mejor enfoque para su escenario.
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Obtenga información sobre cómo los agentes de inteligencia artificial de Microsoft 365 Copilot pueden mejorar las tareas de marketing, optimizar los flujos de trabajo y mejorar la toma de decisiones para los profesionales.
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En este módulo se explica cómo comparar Copilot Chat y Microsoft Copilot y administrar la protección de datos empresariales, los controles de Microsoft Edge y el acceso móvil.
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Obtenga información sobre el lector de tarjetas de presentación de AI Builder y cómo usarlo en Microsoft Power Apps y Power Automate.
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Demostrar la capacidad de crear un agente declarativo para Microsoft 365 Copilot que acceden a datos desde una API externa.
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Aprenda a evaluar y seleccionar patrones de integración para los agentes de Copilot Studio. Explore herramientas, orígenes de conocimiento y agentes como opciones de integración e identifique los modelos de autenticación adecuados para diseñar integraciones que cumplan los requisitos empresariales.
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Microsoft Purview proporciona herramientas para proteger los entornos de inteligencia artificial para desarrolladores mediante la detección de aplicaciones, la evaluación del acceso a los datos y la aplicación de las protecciones adecuadas. Esto incluye la detección del uso de IA generativa, la asignación de niveles de riesgo de usuario y la implementación de una aplicación dinámica basada en el comportamiento del usuario y la sensibilidad de los datos.
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Descubra los casos de uso y los escenarios de inteligencia artificial para organizaciones sin ánimo de lucro. Familiarícese con las herramientas y servicios de inteligencia artificial de Microsoft para organizaciones sin ánimo de lucro. Aprenda de historias reales de éxito.
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Obtén información sobre qué son los agentes de IA y cuándo usarlos en las tareas diarias. Comprenda cómo optimizar su solicitud para obtener los mejores resultados posibles de Copilot.
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Demostrar su capacidad para crear un agente declarativo que pueda chatear con los datos externos ingeridos en Microsoft 365.