Name: Azure AI App and Agent Developer (AI-103)
Brand: Microsoft
SKU: 149031

Descripción

Curso de nivel intermedio orientado al desarrollo de aplicaciones y agentes de inteligencia artificial en Azure con Microsoft Foundry. El contenido aborda aplicaciones de IA generativa, uso de modelos, herramientas, optimización del rendimiento y aplicación de principios de inteligencia artificial responsable.

Incluye desarrollo de agentes de inteligencia artificial, integración de herramientas personalizadas, flujos de trabajo, lenguaje natural, voz, traducción, análisis visual, comprensión de contenido, inteligencia documental y búsqueda con Azure AI Search.

Desarrolla aplicaciones, agentes y soluciones de inteligencia artificial en Azure.

Información general

Este curso está pensado para desarrolladores de software que desean crear aplicaciones con inteligencia artificial que aprovechan Microsoft Foundry. Incluye el desarrollo de aplicaciones de IA generativas, la creación de agentes de IA y soluciones que implementan conexiones de conocimiento o herramientas en aplicaciones agente. También trata funcionalidades multimodales y comprensión de contenido complejo.

Perfil del público

Desarrolladores de software
Ingenieros de IA
Científicos de datos
Profesionales que crean, administran e implementan soluciones de inteligencia artificial en Azure
Perfiles con experiencia en Python y uso de API y SDK para agentes y soluciones de IA generativas

Nivel de experiencia requerido

Nivel: Intermedio
Requiere familiaridad con Azure y Azure Portal
Requiere experiencia de programación
Requiere conocimientos sobre conceptos y servicios fundamentales de inteligencia artificial en Azure
Requiere experiencia con API y SDK

Objetivos del curso

Comprender el uso de Microsoft Foundry para el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial en Azure
Desarrollar aplicaciones de IA generativa y agentes de inteligencia artificial
Aplicar herramientas, modelos, flujos de trabajo y conexiones de conocimiento en soluciones de IA
Trabajar con soluciones de lenguaje natural, voz y traducción en Azure
Extraer información de datos visuales mediante visión, comprensión de contenido e inteligencia documental

Qué aprenderá

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:

Planear y preparar el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial en Azure
Seleccionar, implementar y evaluar modelos de Microsoft Foundry
Desarrollar aplicaciones de chat de IA generativa
Desarrollar aplicaciones de IA generativa que usan herramientas
Optimizar el rendimiento del modelo con ingeniería de solicitudes, RAG y ajuste
Implementar una solución de IA generativa responsable
Desarrollar agentes de inteligencia artificial con Microsoft Foundry y Visual Studio Code
Integrar herramientas personalizadas y herramientas de MCP en agentes
Conectar agentes con conocimientos empresariales mediante Foundry IQ
Integrar agentes con Microsoft 365
Crear flujos de trabajo controlados por agentes
Desarrollar agentes con Microsoft Agent Framework
Orquestar una solución multiagente
Implementar detección y comunicación de agentes con A2A
Analizar texto, transcribir voz, sintetizar voz y traducir texto y voz
Desarrollar aplicaciones y agentes habilitados para visión
Analizar contenido visual y multimodal
Extraer datos con Azure Document Intelligence
Crear soluciones de minería de conocimiento con Azure AI Search

A quién va dirigido

Desarrollador de software con experiencia en Azure
Ingeniero de IA
Científico de datos
Profesional que trabaja con API, SDK y aplicaciones de IA generativa
Perfil que necesita desarrollar agentes y soluciones de lenguaje, voz o contenido visual en Azure

Requisitos previos

Familiaridad con los conceptos y servicios fundamentales de inteligencia artificial en Azure
Familiaridad con Azure y Azure Portal
Experiencia de programación
Experiencia con API y SDK
Experiencia en Python

Información del examen

Examen: AI-103 Azure AI Apps and Agents Developer Associate
Certificación asociada: Microsoft Certified Azure AI Apps and Agents Developer Associate
Puntuación mínima: 700/1000
Duración: 100 minutos

Temario del curso desarrollo de aplicaciones y agentes de inteligencia artificial en Azure

Módulo 1. Desarrollo de aplicaciones de IA generativas en Azure

Planear y preparar el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial en Azure
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- Microsoft Foundry
- Herramientas de fundición
- Herramientas de desarrollo y SDKs
- Inteligencia artificial responsable
- Laboratorio: Preparación para un proyecto de desarrollo de IA
Selección, implementación y evaluación de modelos de Microsoft Foundry
- Explorar el catálogo de modelos
- Selección de modelos mediante pruebas comparativas
- Implementación de modelos en puntos de conexión
- Evaluación del rendimiento del modelo
- Laboratorio: Selección, implementación y evaluación de modelos
Desarrollo de una aplicación de chat de IA generativa con Microsoft Foundry
- Servicio de prueba de modelos
- Elección de punto de conexión y SDK
- Generación de respuestas con la API de respuestas
- Generación de respuestas con la API ChatCompletions
- Laboratorio: Creación de una aplicación de chat de IA generativa
Desarrollo de aplicaciones de IA generativas que usan herramientas
- Uso de code_interpreter
- Uso de web_search
- Uso de file_search
- Uso de funciones
- Laboratorio: Creación de una aplicación de chat con herramientas
Optimización del rendimiento del modelo de IA generativa con Microsoft Foundry
- Ingeniería de solicitudes
- Generación aumentada de recuperación (RAG)
- Ajuste del modelo para comportamiento coherente
- Comparación de estrategias de optimización
- Laboratorio: Optimización del rendimiento del modelo
Implementación de una solución de IA generativa responsable en Microsoft Foundry
- Planeamiento de una solución responsable
- Mapear posibles perjuicios
- Medición de daños
- Mitigación de daños
- Administración de una solución responsable
- Laboratorio: Aplicar límites de protección para evitar contenido dañino

Módulo 2. Desarrollo de agentes de inteligencia artificial en Azure

Desarrollo de agentes de inteligencia artificial con Microsoft Foundry y Visual Studio Code
- Servicio Microsoft Foundry Agent
- Enfoques de desarrollo
- Creación del primer agente
- Configuración en Visual Studio Code
- Pruebas, implementación e integración
- Laboratorio: Compilación e implementación de un agente de IA
Integración de herramientas personalizadas en el agente
- Opciones para implementar herramientas personalizadas
- Integración de herramientas en el agente
- Laboratorio: Compilación de un agente con herramientas personalizadas
Integración de herramientas de MCP con agentes de inteligencia artificial de Azure
- Descubrimiento de herramientas MCP
- Uso de servidor MCP y cliente
- Conexión con agentes de Azure AI
- Laboratorio: Conexión de herramientas MCP a agentes
Construir agentes de IA mejorados con conocimientos con Foundry IQ
- RAG para agentes
- Foundry IQ
- Configuración de orígenes de datos
- Configuración de recuperación
- Laboratorio: Integración de un agente con Foundry IQ
Integración del agente con Microsoft 365
- Publicación en Teams
- Microsoft 365 Copilot
- Work IQ
- Pruebas e iteración
- Laboratorio: Publicar un agente en Teams
Creación de flujos de trabajo controlados por agentes mediante Microsoft Foundry
- Patrones de flujo de trabajo
- Agregar agentes al flujo
- Uso de Power Fx
- Administración de flujos
- Uso desde código
- Laboratorio: Creación de un flujo de trabajo controlado por agente
Desarrollo de un agente de IA con Microsoft Agent Framework
- Creación de agentes con SDK
- Incorporación de herramientas
- Laboratorio: Desarrollo de un agente con Microsoft Agent Framework
Orquestación de una solución multiagente mediante Microsoft Agent Framework
- Orquestación simultánea
- Orquestación secuencial
- Chat en grupo
- Entrega entre agentes
- Orquestación magnética
- Laboratorio: Desarrollo de una solución multiagente
Detección de agentes de inteligencia artificial de Azure con A2A
- Definición de agente A2A
- Ejecutor de agente
- Hospedaje de servidor A2A
- Conexión con agentes remotos
- Laboratorio: Conexión a agentes remotos con protocolo A2A

Módulo 3. Desarrollo de soluciones de lenguaje natural en Azure

Análisis de texto con lenguaje de Azure en Foundry Tools
- Detectar idioma
- Extraer entidades
- Extracción de información PII
- Laboratorio: Análisis de texto
Desarrollo de un agente de análisis de texto con el servidor MCP de lenguaje de Azure
- Servidor MCP de lenguaje de Azure
- Conexión del agente al servidor MCP
- Laboratorio: Desarrollo de un agente de análisis de texto
Desarrollo de una aplicación de IA generativa compatible con voz
- Modelos compatibles con voz
- Transcribir voz
- Sintetizar voz
- Laboratorio: Uso de modelos compatibles con voz
Creación de aplicaciones habilitadas para voz con Azure Speech en Microsoft Foundry Tools
- Speech to Text API
- Text to Speech API
- Formato de audio y voces
- Lenguaje de marcado de síntesis de voz
- Laboratorio: Creación de una aplicación habilitada para voz
Desarrollo de un agente de voz con el servidor MCP de Voz de Azure
Desarrollo de un agente de voz en tiempo real de Azure en Microsoft Foundry
- Azure Voice Live API
- Biblioteca cliente para Python
- Creación de agente Voice Live
- Laboratorio: Desarrollo de un agente de Voice Live
Traducción de texto y voz con Microsoft Foundry Tools
- Traducir texto
- Traducir voz
- Laboratorio: Traducción de texto y voz

Módulo 4. Extracción de información de datos visuales en Azure

Desarrollo de una aplicación de IA generativa habilitada para la visión
- Modelos compatibles con visión
- Aplicaciones de chat basadas en visión
- Laboratorio: Desarrollo de una aplicación con capacidades visuales
Generación de imágenes con IA
- Modelos de generación de imágenes
- Creación de aplicación cliente
- Laboratorio: Generación de imágenes con IA
Generación de vídeos con Microsoft Foundry
Análisis de imágenes con Content Understanding
- Análisis de imágenes
- Laboratorio: Análisis de imágenes con Content Understanding
Creación de una solución de análisis multimodal con Azure Content Understanding
- Analizador de comprensión de contenidos
- Uso de Content Understanding API
- Laboratorio: Extracción de información del contenido multiplataforma
Creación de una aplicación cliente de Azure Content Understanding
- API de Comprensión de Contenidos de IA
- Análisis de contenido
- Laboratorio: Desarrollo de una aplicación cliente de Content Understanding
Extracción de datos con Azure Document Intelligence
- Document Intelligence Studio
- Modelos precompilados
- Modelos personalizados
- Laboratorio: Analizar documentos con inteligencia documental
Creación de una solución de minería de conocimiento con Azure AI Search
- Indexadores
- Enriquecimiento con aptitudes de inteligencia artificial
- Búsqueda de índices
- Almacén de conocimiento
- Laboratorio: Creación de una solución de minería de conocimiento