| Tipo de edición | Edición única tarde (desempleados/as y ocupados/as |
|---|---|
| Metodología | Virtual |
| Tipo | CURSO |
| Matrícula | Gratuita |
| Fecha inicio | 13/04/2026 |
| Fecha fin | 24/04/2026 |
| Certificación oficial | Si |
| Examen | AI-300: Operationalizing Machine Learning and Generative AI solutions |
| Nº inscritos | 36 |
Este curso prepara al alumnado para diseñar, implementar y operar soluciones de Machine Learning Operations (MLOps) y Generative AI Operations (GenAIOps) en Azure. El enfoque combina la gestión del ciclo de vida completo de modelos tradicionales con Azure Machine Learning y la puesta en producción, evaluación, monitorización y optimización de aplicaciones y agentes de IA generativa mediante Microsoft Foundry.
El contenido incorpora prácticas de automatización, CI/CD, infraestructura como código y observabilidad utilizando herramientas como GitHub Actions, Azure CLI y Bicep, con una orientación claramente práctica y enfocada a entornos productivos.
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- Diseñar soluciones de IA seguras, escalables y listas para producción en Azure.
- Gestionar el ciclo de vida de modelos con Azure Machine Learning.
- Automatizar entrenamiento, validación y despliegue mediante flujos CI/CD.
- Operar aplicaciones y agentes de IA generativa con enfoque GenAIOps.
- Monitorizar, evaluar, depurar y optimizar sistemas de IA en explotación.
La formación está orientada a científicos/as de datos, ingenieros/as de aprendizaje automático y perfiles DevOps que necesiten llevar soluciones de IA a producción sobre Azure, con foco tanto en modelos clásicos de ML como en aplicaciones generativas
Requisitos previos:
- Experiencia previa con Python.
- Conocimiento fundamental de conceptos de aprendizaje automático.
- Familiaridad básica con control de versiones, CI/CD y herramientas de línea de comandos.
- Valorable experiencia previa con Azure Machine Learning o servicios cloud de Azure.
Microsoft Certified Trainer (MCT) certificado para la impartición del curso.
- Duración :
40 horas - Metodología :
Virtual - Matrícula :
Gratuita - Tecnología :
- Microsoft
- Data Science
- Azure
- Beneficios :
- Opción gratuita de un examen de certificación oficial
- Diploma de asistencia
- Módulos transversales :
- Igualdad de 5 horas
Bloque 1. MLOps - Operacionalización de modelos de Machine Learning
- Módulo 1. Experimentar con Azure Machine Learning
- Módulo 2. Ajuste de hiperparámetros con Azure Machine Learning
- Módulo 3. Ejecución de pipelines en Azure Machine Learning
- Módulo 4. Lanzamiento de trabajos de Azure Machine Learning con GitHub Actions
- Módulo 5. Trabajo con entornos en GitHub Actions
- Módulo 6. Despliegue de modelos con GitHub Actions
Bloque 2. GenAIOps - Operacionalización de aplicaciones de IA generativa
- Módulo 7. Planificación y preparación de una solución GenAIOps
- Módulo 8. Gestión de prompts para agentes en Microsoft Foundry con GitHub
- Módulo 9. Evaluación y optimización de agentes de IA mediante experimentos estructurados
- Módulo 10. Automatización de evaluaciones de IA con Microsoft Foundry y GitHub Actions
- Módulo 11. Monitorización de aplicaciones de IA generativa
- Módulo 12. Análisis y depuración mediante tracing