Curso AI-200 Develop AI cloud solutions on Azure

Descripción general del curso 

El curso AI‑200: Develop AI cloud solutions on Azure proporciona los conocimientos y habilidades necesarios para diseñar, desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial en la nube utilizando Microsoft Azure.

A lo largo de la formación, el alumno aprenderá a trabajar con los principales servicios de Azure AI, incluyendo Azure AI Services, Azure OpenAI, procesamiento de lenguaje natural, visión artificial y agentes inteligentes, creando soluciones escalables e integradas en entornos empresariales.

Este curso está orientado al desarrollo de aplicaciones inteligentes que permiten automatizar procesos, analizar información y mejorar la toma de decisiones, siendo clave para profesionales que trabajan en proyectos de transformación digital basados en IA.

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. No aplicable a modalidad Self-Learning.

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

Ventajas de la formación AI-200

Formación oficial de Microsoft en inteligencia artificial: Contenido actualizado basado en los servicios más avanzados de Azure AI.

Especialización en desarrollo de soluciones con IA en la nube: Aprenderás a diseñar aplicaciones inteligentes escalables sobre Azure.

Dominio de tecnologías clave como Azure OpenAI y Azure AI Services: Trabajo con modelos de lenguaje, visión, análisis de texto y automatización.

Enfoque práctico orientado a proyectos reales: Desarrollo de soluciones aplicables en entornos empresariales.

Alta demanda profesional en IA y Cloud: Formación alineada con uno de los ámbitos con mayor crecimiento del mercado IT.

Requisitos previos

Para aprovechar al máximo este curso, se recomienda:

• Conocimientos básicos de programación
  
• Familiaridad con conceptos de Azure y servicios cloud
  
• Nociones generales de inteligencia artificial o análisis de datos (recomendado, no obligatorio)

Preparación para el examen de certificación Azure AI Cloud Developer Associate

Este curso AI‑200 prepara para la certificación oficial de Microsoft en desarrollo de soluciones de inteligencia artificial en Azure (Microsoft Certified: Azure AI Cloud Developer Associate), proporcionando los conocimientos necesarios para diseñar, construir y optimizar aplicaciones basadas en IA en la nube.

Nivel: Intermedio
Rol: Developer
Producto: Azure
Asunto: Business applications

Información general del curso

🎓 ¿A quién va dirigido este curso?

Este curso está dirigido a:

• Desarrolladores que quieren especializarse en inteligencia artificial en Azure
  
• Ingenieros de software que trabajan con soluciones cloud
  
• Profesionales IT interesados en incorporar IA en sus aplicaciones
  
• Perfiles técnicos que desean evolucionar hacia roles de AI Developer

🎯 Objetivos de la formación ¿Qué aprenderás?

Al finalizar el curso AI‑200, el participante será capaz de:

• Desarrollar soluciones de inteligencia artificial en Microsoft Azure
  
• Utilizar Azure AI Services y Azure OpenAI en proyectos reales
  
• Implementar soluciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP)
  
• Crear aplicaciones de visión artificial y análisis de imágenes
  
• Diseñar arquitecturas de IA escalables en la nube
  
• Integrar inteligencia artificial en aplicaciones empresariales

📚 Elementos de la colección AI-200 de Microsoft Learn

• Introducción a Azure AI y servicios cognitivos
  
• Desarrollo de soluciones con Azure OpenAI Service
  
• Implementación de procesamiento de lenguaje natural (NLP)
  
• Análisis de texto y comprensión del lenguaje
  
• Desarrollo de soluciones de visión artificial
  
• Uso de servicios de IA para automatizar procesos
  
• Integración de IA en aplicaciones cloud

📚 Contenido del curso Desarrollo de soluciones en la nube de inteligencia artificial en Azure - Programa

Unidad 1: Implementar el alojamiento de aplicaciones de contenedores en Azure

Módulo 1: Almacenar y gestionar contenedores en Azure Container Registry

Objetivos de aprendizaje:

• Explicar cómo Azure Container Registry organiza las imágenes
  
• Crear y gestionar imágenes de contenedores con ACR Tasks
  
• Implementar estrategias de etiquetado y versionado
  
• Utilizar Azure CLI para gestionar imágenes y tareas
  
• Comprender consideraciones de producción en entornos de contenedores

Laboratorio / Práctica:

• Construcción y ejecución de una imagen de contenedor con ACR Tasks

Módulo 2: Desplegar contenedores en Azure App Service

Objetivos de aprendizaje:

• Desplegar contenedores personalizados en Azure App Service
  
• Configurar el entorno de ejecución del contenedor (puertos, inicio, almacenamiento)
  
• Configurar variables de aplicación y cadenas de conexión
  
• Supervisar y solucionar problemas en aplicaciones contenedorizadas

Laboratorio / Práctica:

• Despliegue de un contenedor en Azure App Service

Unidad 2: Desplegar y gestionar aplicaciones en Azure Container Apps

Módulo 1: Desplegar contenedores en Azure Container Apps

Objetivos de aprendizaje:

• Comprender los entornos de Azure Container Apps
  
• Desplegar mediante CLI y archivos YAML
  
• Configurar variables de entorno y secretos
  
• Configurar la autenticación con el registro de contenedores
  
• Verificar despliegues mediante logs y revisiones

Laboratorio / Práctica:

• Despliegue de una API backend contenedorizada

Módulo 2: Gestionar contenedores en Azure Container Apps

Objetivos de aprendizaje:

• Gestionar revisiones y actualizar imágenes
  
• Diagnosticar errores en revisiones
  
• Supervisar logs y resolver incidencias
  
• Configurar sondas de salud
  
• Optimizar recursos y escalado

Laboratorio / Práctica:

• Diagnóstico y resolución de un despliegue fallido

Módulo 3: Escalar contenedores en Azure Container Apps

Objetivos de aprendizaje:

• Configurar reglas de escalado (HTTP, CPU, memoria)
  
• Implementar escalado basado en eventos con KEDA
  
• Seleccionar recursos de computación adecuados
  
• Aplicar modos de revisión para controlar escalado y tráfico

Laboratorio / Práctica:

• Configuración de autoescalado con KEDA

Unidad 3: Desplegar y monitorizar aplicaciones en Azure Kubernetes Service

Módulo 1: Desplegar aplicaciones en Azure Kubernetes Service

Objetivos de aprendizaje:

• Comprender Deployments, Services y Pods
  
• Crear manifiestos de Kubernetes
  
• Desplegar y verificar aplicaciones con kubectl
  
• Solucionar errores de despliegue

Laboratorio / Práctica:

• Despliegue de una API de inferencia en AKS

Módulo 2: Configurar aplicaciones en Azure Kubernetes Service

Objetivos de aprendizaje:

• Utilizar ConfigMaps para configuración
  
• Utilizar Secrets para datos sensibles
  
• Configurar almacenamiento persistente (PVC)
  
• Aplicar patrones de configuración en AKS

Laboratorio / Práctica:

• Configuración de aplicaciones en AKS

Módulo 3: Monitorizar y solucionar problemas en AKS

Objetivos de aprendizaje:

• Monitorizar logs y métricas
  
• Diagnosticar problemas en pods y servicios
  
• Verificar conectividad y endpoints
  
• Aplicar metodologías estructuradas de troubleshooting

Laboratorio / Práctica:

• Diagnóstico de aplicaciones en AKS

Unidad 4: Desarrollar soluciones de IA con Azure Cosmos DB for NoSQL

Módulo 1: Crear consultas en Azure Cosmos DB for NoSQL

Objetivos de aprendizaje:

• Comprender el modelo de datos de Cosmos DB
  
• Realizar operaciones CRUD con el SDK
  
• Elegir entre lecturas directas y consultas
  
• Construir consultas SQL para NoSQL

Laboratorio / Práctica:

• Construcción de un almacén de documentos para RAG

Módulo 2: Implementar búsqueda vectorial en Azure Cosmos DB

Objetivos de aprendizaje:

• Almacenar y recuperar embeddings
  
• Configurar políticas vectoriales
  
• Ejecutar consultas de similitud
  
• Implementar búsqueda híbrida
  
• Utilizar change feed para mantener embeddings actualizados

Laboratorio / Práctica:

• Desarrollo de una aplicación de búsqueda semántica

Módulo 3: Optimizar el rendimiento de consultas

Objetivos de aprendizaje:

• Analizar patrones de consulta y consumo de RU
  
• Configurar índices (range, composite, vectoriales)
  
• Optimizar políticas de indexación
  
• Seleccionar niveles de consistencia adecuados

Unidad 5: Desarrollar soluciones de IA con Azure Database for PostgreSQL

Módulo 1: Construir y consultar con PostgreSQL

Objetivos de aprendizaje:

• Comprender arquitectura y características del servicio
  
• Configurar conexiones seguras con Entra ID y TLS
  
• Diseñar esquemas de base de datos
  
• Escribir consultas SQL eficientes
  
• Integrar PostgreSQL con aplicaciones en Python

Laboratorio / Práctica:

• Desarrollo de un backend para asistentes de IA

Módulo 2: Implementar búsqueda vectorial en PostgreSQL

Objetivos de aprendizaje:

• Almacenar embeddings con pgvector
  
• Ejecutar búsquedas de similitud
  
• Crear índices vectoriales (IVFFlat, HNSW)
  
• Diseñar patrones de recuperación para RAG

Laboratorio / Práctica:

• Implementación de búsqueda vectorial

Módulo 3: Optimizar la búsqueda vectorial

Objetivos de aprendizaje:

• Ajustar rendimiento de pgvector
  
• Optimizar estrategias de indexación
  
• Escalar PostgreSQL para cargas de IA

Unidad 6: Mejorar soluciones de IA con Azure Managed Redis

Módulo 1: Implementar operaciones de datos en Redis

Objetivos de aprendizaje:

• Comprender estrategias de caché
  
• Seleccionar librerías cliente adecuadas
  
• Implementar operaciones de almacenamiento y recuperación
  
• Gestionar expiración e invalidación de datos

Laboratorio / Práctica:

• Implementación de operaciones de datos en Redis

Módulo 2: Implementar mensajería con Redis

Objetivos de aprendizaje:

• Utilizar pub/sub para mensajería en tiempo real
  
• Implementar Streams como colas de tareas
  
• Elegir el patrón de mensajería adecuado
  
• Diseñar pipelines de procesamiento para IA

Laboratorio / Práctica:

• Publicación y suscripción de eventos

Módulo 3: Implementar almacenamiento vectorial en Redis

Objetivos de aprendizaje:

• Crear índices vectoriales con RediSearch
  
• Almacenar y consultar embeddings
  
• Desarrollar aplicaciones de búsqueda semántica

Unidad 7: Integrar servicios backend para soluciones de IA

Módulo 1: Procesar operaciones de IA con Azure Service Bus

Objetivos de aprendizaje:

• Comprender patrones de mensajería
  
• Elegir entre colas y topics
  
• Diseñar mensajes para IA
  
• Procesar mensajes de forma fiable con DLQ

Laboratorio / Práctica:

• Procesamiento de mensajes con Service Bus

Módulo 2: Desarrollar workflows con Event Grid

Objetivos de aprendizaje:

• Diseñar arquitecturas event-driven
  
• Utilizar el esquema CloudEvents
  
• Configurar filtrado y enrutamiento de eventos
  
• Gestionar reintentos y entrega

Laboratorio / Práctica:

• Publicación y recepción de eventos

Módulo 3: Construir backends serverless con Azure Functions

Objetivos de aprendizaje:

• Evaluar opciones de hosting
  
• Crear triggers y bindings
  
• Integrar Key Vault y App Configuration
  
• Aplicar seguridad con identidad gestionada

Unidad 8: Gestionar secretos y configuración en soluciones de IA

Módulo 1: Gestionar secretos con Azure Key Vault

Objetivos de aprendizaje:

• Almacenar secretos, claves y certificados
  
• Recuperar secretos mediante SDK
  
• Implementar rotación segura
  
• Aplicar estrategias de caché

Laboratorio / Práctica:

• Gestión de secretos con Azure Key Vault

Módulo 2: Gestionar configuración con Azure App Configuration

Objetivos de aprendizaje:

• Conectar aplicaciones a App Configuration
  
• Gestionar configuración mediante etiquetas
  
• Implementar feature flags
  
• Integrar con Azure Key Vault

Laboratorio / Práctica:

• Recuperación de configuración y secretos

Unidad 9: Monitorizar y solucionar problemas en aplicaciones Azure

Módulo 1: Instrumentar aplicaciones con OpenTelemetry

Objetivos de aprendizaje:

• Comprender conceptos de observabilidad
  
• Instrumentar aplicaciones con OpenTelemetry
  
• Crear trazas y spans personalizados
  
• Exportar telemetría a Application Insights

Laboratorio / Práctica:

• Instrumentación de aplicaciones

Módulo 2: Analizar telemetría con logs y métricas

Objetivos de aprendizaje:

• Escribir consultas KQL
  
• Analizar logs y métricas
  
• Crear dashboards y workbooks
  
• Configurar alertas

Laboratorio / Práctica:

• Consulta de logs con KQL

🧪 Nuestro factor diferenciador: Laboratorios prácticos

🌐 Idioma

• Curso: Inglés / español
• Labs: Inglés / español

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🏢 Nanfor, centro de formación TIC oficial de Microsoft

Nanfor es un centro de formación TIC a medida, especializado en capacitación tecnológica para profesionales y empresas, y está oficialmente homologado por Microsoft como:

• Microsoft Solutions Partner – Training Services
• Microsoft Cloud Partner

Estas homologaciones acreditan que Nanfor cumple con los estándares de Microsoft para impartir cursos técnica, utilizando contenidos de Microsoft y Microsoft Certified Trainers (MCTs), garantizando calidad, actualización continua y alineación con las certificaciones.

❓ Preguntas Frecuentes

¿Qué es el curso AI‑200?

Es una formación oficial de Microsoft que enseña a desarrollar soluciones de inteligencia artificial en la nube con Azure, utilizando servicios como Azure AI y Azure OpenAI.

¿Qué aprenderé en este curso?

Aprenderás a crear aplicaciones inteligentes utilizando servicios de IA de Azure, incluyendo procesamiento de lenguaje natural, visión artificial y modelos de IA generativa.

¿El curso incluye el examen de certificación?

Sí. Este curso incluye el examen oficial de certificación de Microsoft (según condiciones de la promoción vigente).

¿Está incluido en LaaS de Nanfor?

Sí. El curso AI‑200 forma parte de LaaS Cert, lo que permite acceder a esta formación junto con otras certificaciones oficiales.

¿Cómo se realiza el curso?

Se realiza en modalidad online, con acceso a contenidos, laboratorios y soporte de expertos, permitiendo avanzar de forma flexible.

¿Se puede bonificar por FUNDAE?
Sí. Este curso puede ser bonificable a través de FUNDAE, sujeto a las condiciones de la empresa.

¿Cuánto dura el acceso al curso?

El curso incluye 3 meses de acceso, con posibilidad de extensión (excepto en formación bonificada).