Certificación internacional Azure AI Engineer Associate (AI‑102)

Certificación internacional Azure AI Engineer Associate (AI‑102)

Módulos

Módulo 1: Introducción a Azure AI y Arquitectura General

  • Fundamentos de inteligencia artificial en la nube.

  • Servicios cognitivos en Azure.

  • Modelos preentrenados vs. personalizados.

  • Planificación de soluciones AI a escala.

  • Uso de Computer Vision API: OCR, análisis de imágenes y videos.

  • Custom Vision para modelos personalizados.

  • Lectura de texto en tiempo real.

  • Casos de uso: seguridad, manufactura, salud.

  • Azure Language Service: análisis de sentimientos, detección de idioma.

  • Reconocimiento de entidades y frases clave.

  • Traducción automática.

  • Creación de flujos NLP personalizados con LUIS.

  • Introducción al Azure Bot Framework.

  • Integración con servicios cognitivos.

  • Diseño de conversaciones y flujos.

  • Publicación de bots en canales (Teams, Web, etc.).

  • Azure Form Recognizer y Document Intelligence.

  • Indexación con Azure Cognitive Search.

  • Pipelines de búsqueda cognitiva.

  • Integración con soluciones empresariales.

  • Fundamentos de modelos GPT y DALL·E.

  • Creación de prompts efectivos.

  • Aplicaciones prácticas de IA generativa en negocios.

  • Consideraciones éticas y de Responsible AI.

  • Uso de SDKs y APIs REST.

  • Despliegue de modelos AI con contenedores.

  • Automatización con Azure DevOps o GitHub Actions.

  • Control de versiones, escalabilidad y supervisión.

  • Configuración de roles, claves y permisos en servicios cognitivos.

  • Supervisión, auditoría y control de uso.

  • Implementación de principios de IA responsable.

  • Reporte de métricas y métricas de rendimiento.

  • Revisión general de objetivos del examen.

  • Simulacros de prueba con feedback.

  • Tips prácticos y casos reales.

  • Recomendaciones para presentar con éxito.

Certificación técnica que valida tu capacidad para diseñar, desarrollar, implementar y mantener soluciones de inteligencia artificial en Azure. Cubre servicios como visión por computador, lenguaje natural, buscadores de conocimiento, agentes inteligentes y modelos generativos

Al finalizar, el estudiante será capaz de:

  • Diseñar e implementar arquitecturas de IA en Azure alineadas a requisitos funcionales
  • Usar servicios de visión (por ejemplo, Custom Vision) para análisis de imágenes y videos
  • Desarrollar soluciones NLP: análisis de texto, reconocimiento de entidades, traducción y bots conversacionales
  • Elaborar pipelines de knowledge mining con Azure Search y Document Intelligence
  • Implementar soluciones generativas usando Azure OpenAI (modelos GPT, DALL·E)
  • Integrar modelos de IA en aplicaciones mediante APIs, SDKs, CI/CD, y contenedores
  • Administrar y asegurar servicios cognitivos aplicando buenas prácticas de monitoreo, gobernanza y Responsible AI

No se requieren conocimientos previos obligatorios, pero es altamente recomendable que el candidato:

  • Experiencia en programación (Python o C#)
  • Conocimiento en el uso de REST APIs y SDKs de Azure AI
  • Familiaridad con el portal de Azure y creación de servicios cognitivos

Certificación internacional Azure AI Engineer Associate (AI‑102) Aplica
Certificación internacional Azure AI Engineer Associate (AI‑102) 40 horas

Metodología de Aprendizaje

La metodología de aprendizaje, independientemente de la modalidad (presencial o remota), se fundamenta en el desarrollo de talleres o laboratorios que conducen a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.

El instructor (en vivo), profesional con amplia experiencia en escenarios laborales relacionados con los temas a tratar, actúa como jefe de taller, orientando la práctica de sus estudiantes mediante procesos de transferencia de conocimiento, aplicando al proyecto los conceptos del temario propuesto.

La metodología persigue que el estudiante no memorice, sino que entienda los conceptos y cómo se aplican en un ambiente laboral.

Como resultado de este trabajo, al final de la capacitación el estudiante ha adquirido una experiencia real, estará preparado para el trabajo y para aprobar una entrevista, una prueba técnica y/o lograr calificaciones de nivel superior en los exámenes para certificación internacional.

Condiciones para garantizar resultados exitosos:
  • a. Una institución que exija la aplicación del modelo mediante un ordenamiento, una logística y un control estricto sobre las actividades a desarrollar por parte de los actores dentro de cada sesión de capacitación.
  • b. Un instructor ubicado en cualquier lugar del mundo, que cuente con el conocimiento profundo exigido, con la experticia, la experiencia, y unos valores superlativos, que garanticen una transferencia de conocimiento a muy alto nivel.
  • c. Un estudiante comprometido, con el espacio, el tiempo, la atención que exige el proceso formativo y con la disposición para enfocarse en entender cómo se aplican los conceptos en un ambiente laboral, y no memorizar conceptos para presentar un examen.

Preinscripción

No necesitas pagar para preinscribirte. Al preinscribirte, separas un cupo en el grupo para este curso o programa. Nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para completar tu inscripción.

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Descripción

Certificación técnica que valida tu capacidad para diseñar, desarrollar, implementar y mantener soluciones de inteligencia artificial en Azure. Cubre servicios como visión por computador, lenguaje natural, buscadores de conocimiento, agentes inteligentes y modelos generativos

Objetivos

Al finalizar, el estudiante será capaz de:

  • Diseñar e implementar arquitecturas de IA en Azure alineadas a requisitos funcionales
  • Usar servicios de visión (por ejemplo, Custom Vision) para análisis de imágenes y videos
  • Desarrollar soluciones NLP: análisis de texto, reconocimiento de entidades, traducción y bots conversacionales
  • Elaborar pipelines de knowledge mining con Azure Search y Document Intelligence
  • Implementar soluciones generativas usando Azure OpenAI (modelos GPT, DALL·E)
  • Integrar modelos de IA en aplicaciones mediante APIs, SDKs, CI/CD, y contenedores
  • Administrar y asegurar servicios cognitivos aplicando buenas prácticas de monitoreo, gobernanza y Responsible AI

No se requieren conocimientos previos obligatorios, pero es altamente recomendable que el candidato:

  • Experiencia en programación (Python o C#)
  • Conocimiento en el uso de REST APIs y SDKs de Azure AI
  • Familiaridad con el portal de Azure y creación de servicios cognitivos

ofrece

Certificación internacional Azure AI Engineer Associate (AI‑102) Aplica
Certificación internacional Azure AI Engineer Associate (AI‑102) 40 horas

Metodología de Aprendizaje

La metodología de aprendizaje, independientemente de la modalidad (presencial o remota), se fundamenta en el desarrollo de talleres o laboratorios que conducen a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.

El instructor(en vivo), profesional con amplia experiencia en escenarios laborales relacionados con los temas a tratar, actúa como jefe de taller, orientando la práctica de sus estudiantes mediante procesos de transferencia de conocimiento, aplicando al proyecto los conceptos del temario propuesto.

La metodología persigue que el estudiante "no memorice", sino que "entienda" los conceptos y cómo se aplican en un ambiente laboral."

Como resultado de este trabajo, al final de la capacitación el estudiante ha adquirido una experiencia real, estará preparado para el trabajo y para aprobar una entrevista, una prueba técnica y/o lograr calificaciones de nivel superior en los exámenes para certificación internacional.

Condiciones para garantizar resultados exitosos:
  • a. Una institución que exija la aplicación del modelo mediante un ordenamiento, una logística y un control estricto sobre las actividades a desarrollar por parte de los actores dentro de cada sesión de capacitación.
  • b. Un instructor ubicado en cualquier lugar del mundo, que cuente con el conocimiento profundo exigido, con la experticia, la experiencia, y unos valores superlativos, que garanticen una transferencia de conocimiento a muy alto nivel.
  • c. Un estudiante comprometido, con el espacio, el tiempo, la atención que exige el proceso formativo y con la disposición para enfocarse en entender cómo se aplican los conceptos en un ambiente laboral, y no memorizar conceptos para presentar un examen.

Preinscripción

No necesitas pagar para preinscribirte. Al preinscribirte, separas un cupo en el grupo para este curso o programa. Nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para completar tu inscripción.