Plataforma de formación técnica de Microsoft. APRENDARIO™ indexa metadatos en español obtenidos de su catálogo oficial.
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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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Obtenga información sobre los conceptos y estrategias clave para proteger el acceso a los datos en Microsoft Fabric.
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Conozca las decisiones que debe tomar antes de crear una máquina virtual, las opciones para crear y administrar la máquina virtual y las extensiones y los servicios que se usan para administrarla.
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Aprenda a crear flujos en varios orígenes de datos.
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Use métodos con parámetros y valores devueltos para desarrollar las características de un minijuego de consola.
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Introducir a los educadores en la dimensión de la construcción del conocimiento, lo que ayuda a los aprendices a crear conocimientos profundos que pueden transferir y aplicar en la práctica.
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Elija este módulo si desea automatizar flujos de trabajo de aprendizaje automático de varios pasos con componentes reutilizables y canalizaciones de Azure Machine Learning.
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Cree un enfoque práctico y preparado para educadores para usar la inteligencia artificial como asociado creativo sin renunciar al criterio profesional.
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Obtenga información sobre los procedimientos recomendados, las ventajas y los principios de creación de contenido accesible para aquellos que usan los sitios de SharePoint.
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Diagnostique y corrija los problemas de rendimiento del modelo semántico y informe. Use el analizador de rendimiento para identificar cuellos de botella, optimizar los cálculos DAX, reducir la cardinalidad e implementar agregaciones para mejorar la velocidad de las consultas.
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Elija este módulo si desea comparar modelos mediante el aprendizaje automático automatizado, MLflow y el panel de inteligencia artificial responsable.
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Explore las características y funcionalidades de Azure Cosmos DB, identifique las API admitidas e interactúe con una base de datos de Cosmos DB.
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En este módulo se examina la validación de código mediante una combinación de pruebas, depuración y control de excepciones. Se revisan el proceso de depuración y las ventajas proporcionadas por el depurador de código, junto con las entidades de seguridad y los procesos detrás del control de excepciones.
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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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Abarca el registro de Windows Autopilot, los perfiles de implementación, el aprovisionamiento previo, la supervisión y los escenarios comunes de solución de problemas.
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Elija el tipo de datos correcto para el código de varios tipos básicos usados en C#.
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Aprenda a usar un modelo de aprendizaje automático entrenado para generar predicciones por lotes en Microsoft Fabric.
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Aprenda a configurar redes virtuales y subredes, incluido el direccionamiento IP.
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Elija este módulo si desea optimizar el entrenamiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros con trabajos de barrido en Azure Machine Learning.
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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 diseñar agentes de inteligencia artificial adaptados a las necesidades empresariales mediante Dynamics 365 y Copilot. Explore la inteligencia artificial responsable, los conectores personalizados y las estrategias de integración.
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Los formadores aprenden a pasar de improvisar indicaciones sobre la marcha a utilizar un plano repetible al que recurrir en todo momento.
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Obtenga la información disponible para ayudarle a comprender el panorama de datos y conocer sus datos.
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En este módulo se presenta cómo interactúan los agentes de software modernos con herramientas, API y entornos de ejecución para realizar tareas significativas. Trata el rol del Protocolo de contexto de modelo (MCP), Acciones de GitHub y flujos de trabajo agente en la habilitación de la ejecución de agentes escalables y controladas. También aprenderá cómo GitHub garantiza la seguridad y la gobernanza a través de límites y medidas de seguridad de ejecución definidos.