El curso AI-300: Operationalize machine learning and generative AI solutions es el reemplazo del curso DP-100 retirado en abril de 2026.

Curso AI-300: Operationalize machine learning and generative AI solutions

Descripción general del curso 

El curso AI-300 Operacionalización del aprendizaje automático y las soluciones de inteligencia artificial generativa, prepara a los alumnos para diseñar, implementar y operar soluciones de operaciones de Machine Learning (MLOps) y operaciones de inteligencia artificial generativa (GenAIOps) en Azure. Abarca la creación de una infraestructura de inteligencia artificial segura y escalable, la administración del ciclo de vida completo de los modelos tradicionales de aprendizaje automático con Azure Machine Learning e implementación, evaluación, supervisión y optimización de aplicaciones y agentes de inteligencia artificial generativa mediante Microsoft Foundry.

Los alumnos obtendrán conocimientos prácticos sobre automatización, integración continua y entrega, infraestructura como código y observabilidad mediante herramientas como GitHub Actions, Azure CLI y Bicep.

El curso hace hincapié en la colaboración con los equipos de ciencia de datos y DevOps para ofrecer sistemas de inteligencia artificial confiables y listos para producción alineados con los procedimientos recomendados modernos de MLOps y GenAIOps.

Curso virtual con examen de certificación incluido de regalo. ¡No dejes pasar esta oportunidad! El examen está valorado en 126€ + IVA y está incluido sin coste adicional.

Promoción válida hasta el 30 de junio del 2026. Examen de una oportunidad disponible únicamente en modalidad Virtual - Teleformación.

Que incluye el curso oficial de Microsoft en Nanfor

El curso incluye material oficial de Microsoft Learn, presentaciones de tutores expertos, laboratorios oficiales, tutorías especializadas, sesiones personalizadas con tutor experto, preparación para certificación y certificado de finalización, combinando contenidos oficiales con el acompañamiento experto de Nanfor.

Conocer todos los componentes

Objetivos de la formación

Al finalizar el curso AI‑300: Operationalize machine learning and generative AI solutions, el alumno será capaz de:

• Diseñar e implementar soluciones de IA listas para producción en Microsoft Azure.
  
• Operar el ciclo de vida completo de modelos de Machine Learning mediante prácticas de MLOps.
  
• Desplegar, evaluar, monitorizar y optimizar aplicaciones de IA generativa (GenAIOps).
  
• Automatizar procesos de entrenamiento, despliegue y evaluación mediante CI/CD.
  Implementar infraestructura como código y flujos automatizados con GitHub Actions.
  
• Supervisar el rendimiento, la calidad y la trazabilidad de modelos y agentes de IA en entornos productivos.
  
• Colaborar eficazmente con equipos de Data Science y DevOps en proyectos de IA empresariales.

Requisitos previos

Para aprovechar correctamente el curso AI‑300, se recomienda que el alumno tenga:

• Experiencia previa en Python.
  
• Conocimientos fundamentales de Machine Learning.
  
• Familiaridad con Microsoft Azure o entornos cloud.
  
• Conocimientos básicos de DevOps, como:
  • Control de versiones (Git).
    
  • Pipelines CI/CD.
    
  • Uso de línea de comandos (CLI).

Este curso no es introductorio y está orientado a perfiles técnicos que ya trabajan o desean trabajar con IA en entornos productivos.

Nivel: Intermedio  -  Producto: Azure  -  Rol: Ingeniero de IA, Científico de datos

¿A quién va dirigido este curso?

Este curso está diseñado para científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y profesionales de DevOps que desean diseñar y operar soluciones de inteligencia artificial de nivel de producción en Azure.

Es adecuado para los alumnos con experiencia en Python, un conocimiento fundamental de los conceptos de aprendizaje automático y conocimientos básicos de las prácticas de DevOps, como el control de código fuente, CI/CD y las herramientas de línea de comandos, que están preparando para implementar flujos de trabajo de MLOps y GenAIOps mediante servicios nativos de Azure.

Elementos de la colección AI-300 de Microsoft Learn

• Operacionalización de modelos de aprendizaje automático (MLOps) (7 módulos)
• Operacionalización de aplicaciones de IA generativas (GenAIOps) (6 módulos)

Contenido del curso Operacionalización del aprendizaje automático y soluciones de IA generativa - Programa

Unidad 1: Implementación de soluciones de IA generativa y aprendizaje automático

• Diseño de una solución de entrenamiento de Machine Learning
  
• Experimentación con Azure Machine Learning
  
• Optimización del entrenamiento de modelos en Azure Machine Learning
  
• Realización del ajuste de hiperparámetros con Azure Machine Learning

Laboratorios

• Caso práctico: Diseño de una solución de Machine Learning
  
• Caso práctico: Diseño de una solución de ingesta de datos
  
• Caso práctico: Elección del servicio de entrenamiento del modelo
  
• Caso práctico: Diseño de una solución de implementación de modelos
  
• Ejercicio: Búsqueda del mejor modelo de clasificación con Azure Machine Learning
  
• Ejercicio: Optimización del entrenamiento de modelos en Azure Machine Learning
  
• Ejercicio: Realización del ajuste de hiperparámetros con un trabajo de barrido

Unidad 2: Implementación de soluciones de IA generativa y aprendizaje automático

• Ejecución de canalizaciones en Azure Machine Learning
  
• Planificación y preparación de una solución de MLOps con Azure Machine Learning
  
• Automatización del modelo de entrenamiento con acciones de GitHub
  
• Implementación y supervisión de un modelo en Azure Machine Learning

Laboratorios

• Ejercicio: Ejecución de canalizaciones en Azure Machine Learning
  
• Ejercicio: Implementar y supervisar un modelo en Azure Machine Learning

Unidad 3: Implementación de soluciones de IA generativa y aprendizaje automático

• Planear y preparar una solución de GenAIOps
  
• Administrar las indicaciones de agentes en Microsoft Foundry con GitHub
  
• Evaluar y optimizar los agentes de IA mediante experimentos estructurados

Laboratorios

• Ejercicio: Planear y preparar una solución de GenAIOps
  
• Ejercicio: Desarrollo de versiones de indicaciones y agente
  
• Ejercicio: Diseñar y optimizar indicaciones

Unidad 4: Implementación de soluciones de IA generativa y aprendizaje automático

• Automatización de evaluaciones de IA con acciones de GitHub y Microsoft Foundry
  
• Implementación de la observabilidad y supervisión de cargas de trabajo de IA generativa
  
• Optimización y ajuste de los agentes de IA para producción

Laboratorios

• Ejercicio: Evaluación automatizada con evaluadores en la nube
  
• Ejercicio: Supervisión y seguimiento del agente de IA generativa
  
• Ejercicio: Optimización de agentes de IA con ajuste preciso

Idioma

• Curso: Inglés / Español
• Labs: Inglés / Español

Certificación de Microsoft Asociada: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate

Microsoft Certified: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate

El curso AI-300 de Nanfor prepara para la certificación oficial de Microsoft Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate

Nivel: Intermedio
Rol: Ingeniero de IA
Producto: Azure Machine Learning, Microsoft Foundry
Asunto: Inteligencia artificial, Aprendizaje automático

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Preguntas Frecuentes

¿Este curso es adecuado para principiantes en Inteligencia Artificial?

No. AI‑300 está diseñado para perfiles técnicos con experiencia previa en machine learning, programación y Azure. Su enfoque es llevar soluciones de IA a entornos reales de producción.

¿Qué diferencia a este curso de otros cursos de IA en Azure?

Este curso se centra en operacionalizar soluciones de IA, aplicando prácticas de MLOps y GenAIOps, automatización, monitorización y escalabilidad, más allá del entrenamiento de modelos.

¿Se trabajan soluciones de IA generativa?

Sí. El curso incluye el diseño, despliegue, evaluación y optimización de aplicaciones y agentes de IA generativa utilizando herramientas como Microsoft Foundry.

¿Qué herramientas se utilizan durante el curso?

El curso trabaja con herramientas clave del ecosistema Microsoft, como:

• Azure Machine Learning
  
• Microsoft Foundry
  
• GitHub Actions
  
• Azure CLI y automatización CI/CD

¿Este curso prepara para alguna certificación oficial de Microsoft?

Sí. El contenido del curso está alineado con el examen AI‑300 y con la certificación Microsoft Certified: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate.

¿Cuál es la duración y modalidad del curso?

La formación es virtual - teleformación con soporte siempre a tu lado. Se realiza en el aula virtual de Nanfor, con acceso por 3 meses y posibilidad de extender en mes más (no disponible en formaciones bonificadas).

También se pueden realizar capacitaciones presenciales o telepresenciales bajo demanda.