DATOS BÁSICOS
Presencial de 17:00-21:00 horas.
REQUISITOS
Trabajadores ocupados o desempleados en la Comunidad Autónoma de Aragón. Este curso está dirigido a:
- Desarrolladores de software que quieran integrar modelos generativos, agentes y RAG en aplicaciones reales.
- Ingenieros de IA / Machine Learning que necesiten trabajar con modelos avanzados en Azure y construir soluciones listas para producción.
- Arquitectos de soluciones que diseñan plataformas de IA, pipelines de datos y arquitecturas escalables en Azure.
- Consultores técnicos y pre-sales que deben comprender cómo diseñar, demostrar y justificar soluciones de IA generativa para clientes.
- Profesionales de datos (Data Engineers, Data Scientists) que buscan ampliar su perfil hacia IA generativa y agentes.
- Equipos de innovación y transformación digital que están evaluando o implementando soluciones basadas en modelos fundacionales
- Desarrolladores de chatbots y asistentes virtuales que quieran evolucionar hacia agentes autónomos con tool-calling y planificación.
Requisitos:
Para un mayor aprovechamiento del curso, es recomendable que el alumno tenga los siguientes conocimientos:
Conocimientos básicos de programación (Python, C#, JavaScript o similar).
Familiaridad con servicios cloud, preferiblemente Azure.
Conocimientos generales de IA o modelos de lenguaje (no obligatorio, pero recomendable).
FINALIDAD
Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:<br/>-Desarrollar aplicaciones de IA generativa usando Microsoft Azure AI Foundry.<br/>-Diseñar e implementar agentes de IA capaces de planificar tareas, usar herramientas y orquestar acciones.<br/>-Integrar herramientas externas y fuentes de conocimiento (APIs, bases de datos, Azure AI Search) dentro de agentes.<br/>-Construir soluciones RAG (Retrieval-Augmented Generation) con índices vectoriales y Azure AI Search.<br/>-Aplicar técnicas multimodales para procesar texto, imágenes y contenido complejo.<br/>-Implementar soluciones de NLP, voz y análisis de texto con modelos avanzados.<br/>-Aplicar principios de Responsible AI, filtros de seguridad, auditoría y evaluación.<br/>-Diseñar soluciones escalables y listas para producción con servicios de Azure.<br/>-Examen de certificación incluido: AI-103: Develop AI Apps and Agents on Azure.<br/>-Incluye también acceso a los laboratorios prácticos de Microsoft durante al menos 6 meses.
PROGRAMA
- Conceptos fundamentales de IA generativa.
- Arquitectura de Azure AI Foundry.
- Selección, despliegue y gestión de modelos (GPT, Phi, Llama, etc.).
- Control de costes, cuotas y seguridad.
- Buenas prácticas de diseño y operación.
2. Desarrollo de aplicaciones de IA generativa
- Prompt engineering básico y avanzado.
- Creación de aplicaciones conversacionales.
- Integración de modelos en aplicaciones web y backend.
- Evaluación, pruebas y optimización de prompts.
- Monitorización y telemetría de soluciones de IA.
3. Implementación de agentes de IA (Agentic AI)
- Conceptos de agentes: roles, objetivos, herramientas.
- Diseño de agentes autónomos y multiagente.
- Tool calling: integración con APIs, bases de datos y servicios externos.
- Planificación, razonamiento y toma de decisiones.
- Memoria, contexto y persistencia.
- Observabilidad, evaluación y puesta en producción.
4. Soluciones RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Introducción a RAG y casos de uso.
- Creación de índices vectoriales.
- Implementación con Azure AI Search.
- Integración de fuentes de conocimiento internas.
- Optimización de recuperación y relevancia.
5. Soluciones multimodales y visión por computador
- Modelos multimodales: texto, imagen y documentos.
- Generación y análisis de imágenes.
- Document Intelligence: extracción de información.
- Procesamiento de contenido visual complejo.
- Consideraciones de Responsible AI en visión.
6. Análisis de texto y voz
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Clasificación, resumen, extracción y análisis de sentimientos.
- Traducción automática.
- Speech-to-text y text-to-speech.
- Integración en agentes y aplicaciones conversacionales.
7. Responsible AI y seguridad
- Principios de IA Responsable de Microsoft.
- Controles de seguridad y filtros de contenido.
- Evaluación de riesgos y mitigación.
- Auditoría, cumplimiento y gobernanza.
8. Implementación y despliegue en producción
- Patrones de arquitectura para IA generativa.
- Integración con servicios de Azure (Functions, App Service, Kubernetes).
- Escalabilidad, rendimiento y resiliencia.
- Mantenimiento y ciclo de vida de soluciones de IA.
9. Laboratorios prácticos
- Creación de una aplicación generativa completa.
- Construcción de un agente con herramientas.
- Implementación de un sistema RAG.
- Integración multimodal.
- Despliegue y monitorización en Azure.
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