Curso AI-3022: Implement knowledge mining with Azure AI Search

Para obtener esta credencial de Microsoft Applied Skills, los los alumnos deben demostrar la capacidad de crear soluciones de Azure AI Search, implementar conjuntos de habilidades personalizados y agregar enriquecimiento de habilidades a un índice para optimizar las soluciones de búsqueda.

¿Tiene información bloqueada en orígenes de datos estructurados y no estructurados? Con este curso aprenderás como, con Azure AI Search, puedes extraer información clave de estos datos y permitir que las aplicaciones la busquen y analicen.

Nivel: Intermedio - Rol: Ingeniero de IA, Desarrollador, Arquitecto de soluciones, Estudiante - Producto: Azure, Azure AI Search - Asunto: Inteligencia artificial

Curso dirigido a

Este curso está orientado a:

• Ingenieros de inteligencia artificial
  
• Desarrolladores de soluciones en la nube
  
• Arquitectos de datos
  
• Profesionales de búsqueda empresarial
  
• Analistas de datos que trabajan con grandes volúmenes de información no estructurada
  
• Equipos técnicos que desean implementar soluciones de búsqueda inteligente en sus organizaciones

Objetivos de la formación AI-3022: Azure AI Search

• Crear soluciones de búsqueda con Azure AI Search: Aprender a configurar índices, administrar la capacidad y aplicar filtros, ordenamientos y perfiles de puntuación para mejorar la relevancia de los resultados
• Desarrollar habilidades personalizadas (custom skills): Implementar habilidades personalizadas como clasificación de texto o modelos de machine learning para enriquecer los datos durante el proceso de indexación
• Crear un Knowledge Store: Definir proyecciones y almacenar datos enriquecidos para su análisis posterior
• Aplicar funciones avanzadas de búsqueda: Mejorar la experiencia de búsqueda con análisis semántico, búsqueda por vectores, múltiples idiomas y ordenamiento por proximidad geográfica
• Indexar datos externos: Usar Azure Data Factory o la API de Azure AI Search para indexar datos desde fuentes externas
• Mantener y optimizar soluciones de búsqueda: Gestionar la seguridad, el rendimiento, los costos y la confiabilidad de las soluciones implementadas
• Implementar búsqueda semántica y vectorial: Configurar semantic ranking y búsqueda por vectores para mejorar la precisión y relevancia de los resultados

Contenido del curso AI-3022: Implementación de la minería de conocimiento con Azure AI Search

Módulo 1: Creación de una solución de Búsqueda de Azure AI

• Introducción
• Administración de capacidad
  
• Comprender los componentes de búsqueda
  
• Descripción del proceso de indexación
  
• Búsqueda de un índice
  
• Filtrado y ordenación de los datos
  
• Mejora del índice
  
• Ejercicio: Creación de una solución de búsqueda

Módulo 2: Creación de una capacidad personalizada para Búsqueda de Azure AI

• Introducción
  
• Definición del esquema de aptitudes personalizado
  
• Incorporación de una aptitud personalizada
  
• Aptitud de clasificación de texto personalizado
  
• Aptitud personalizada de Machine Learning
  
• Ejercicio: Creación de una aptitud personalizada para Azure AI Search

Módulo 3: Creación de un almacén de conocimiento con Búsqueda de Azure AI

• Introducción
  
• Definición de proyecciones
  
• Definición de un almacén de conocimiento
  
• Ejercicio: Creación de un almacén de conocimiento

Módulo 4: Implemente características avanzadas de búsqueda en Búsqueda de Azure AI

• Introducción
  
• Mejore de la clasificación de un documento con la priorización de términos
  
• Mejora de la relevancia de los resultados mediante la adición de perfiles de puntuación
  
• Mejora de un índice mediante analizadores y términos con tokens
  
• Mejora de un índice para incluir varios idiomas
  
• Mejora de la experiencia de búsqueda ordenando los resultados por distancia desde un punto de referencia determinado
  
• Ejercicio: Implementación de mejoras en los resultados de búsqueda

Módulo 5: Busque datos fuera de la plataforma de Azure en Búsqueda de Azure AI usando Azure Data Factory

• Introducción
  
• Indexación de datos de orígenes de datos externos mediante Azure Data Factory
  
• Indexación de datos mediante la API de inserción de Azure AI Search
  
• Ejercicio: Adición a un índice mediante la API de inserción

Módulo 6: Mantenga una solución de Búsqueda de Azure AI

• Introducción
  
• Administración de la seguridad de una solución de Búsqueda de Azure AI
  
• Optimización del rendimiento de una solución de Búsqueda de Azure AI
  
• Administración de costes de soluciones de Búsqueda de Azure AI
  
• Mejora de la confiabilidad de una solución de Búsqueda de Azure AI
  
• Supervisión de una solución de Búsqueda de Azure AI
  
• Depuración de problemas de búsqueda mediante el Portal de Azure
  
• Ejercicio: Solución de problemas de búsqueda

Módulo 7: Realice una nueva clasificación de las búsquedas con la clasificación semántica en Búsqueda de Azure AI

• Introducción
  
• ¿Qué es la clasificación semántica?
  
• Configuración de la clasificación semántica
  
• Ejercicio: Uso de la clasificación semántica en un índice

Módulo 8: Realización de la búsqueda y recuperación de vectores en Búsqueda de Azure AI

• Introducción
  
• ¿Qué es la búsqueda vectorial?
  
• Preparación de la búsqueda
  
• Información sobre la inserción
  
• Ejercicio: Uso de la API de REST para ejecutar consultas de vector de búsqueda

Requisitos previos

Para realizar esta formación se recomienda:

• Estar familiarizado con Microsoft Azure
• Tenes experiencia de desarrollo de aplicaciones con C# o Python

Idioma

• Curso: Inglés / Español
  

Aptitudes Aplicadas de Microsoft

Este curso forma parte de las Credenciales de Aptitudes aplicadas de Microsoft.

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