21 Lecciones que enseñan todo lo que necesitas saber para comenzar a construir aplicaciones de IA Generativa
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Este repositorio incluye traducciones en más de 50 idiomas, lo que aumenta significativamente el tamaño de la descarga. Para clonar sin las traducciones, usa el sparse checkout:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Esto te proporciona todo lo necesario para completar el curso con una descarga mucho más rápida.
Aprende los fundamentos para construir aplicaciones de IA Generativa con nuestro curso completo de 21 lecciones impartido por Microsoft Cloud Advocates.
Este curso tiene 21 lecciones. Cada lección cubre su propio tema, ¡así que comienza donde prefieras!
Las lecciones están etiquetadas como "Learn" que explican un concepto de IA Generativa o "Build" que explican un concepto junto con ejemplos de código en Python y TypeScript cuando es posible.
Para desarrolladores .NET consulta IA Generativa para Principiantes (Edición .NET)!
Cada lección también incluye una sección "Sigue Aprendiendo" con herramientas adicionales para continuar tu aprendizaje.
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Azure OpenAI Service - Lecciones: "aoai-assignment"
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Microsoft Foundry Models - Lecciones: "githubmodels" (GitHub Models se retira a finales de julio de 2026 - usa Microsoft Foundry Models en su lugar)
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OpenAI API - Lecciones: "oai-assignment"
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Foundry Local - Ejecuta modelos completamente offline en tu propio dispositivo, sin necesidad de suscripción a la nube
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Es útil tener conocimientos básicos de Python o TypeScript - *Para principiantes absolutos consulta estos cursos de Python y TypeScript
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Una cuenta de GitHub para hacer fork de todo este repositorio en tu propia cuenta de GitHub
Hemos creado una lección de Configuración del Curso para ayudarte a configurar tu entorno de desarrollo.
No olvides estrellar (🌟) este repositorio para encontrarlo más fácilmente después.
Si buscas ejemplos de código más avanzados, revisa nuestra colección de Ejemplos de Código de IA Generativa en Python y TypeScript.
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- Una breve introducción en video al tema
- Una lección escrita ubicada en el README
- Ejemplos de código en Python y TypeScript compatibles con Azure OpenAI y OpenAI API
- Enlaces a recursos adicionales para continuar tu aprendizaje
| # | Enlace a la Lección | Descripción | Video | Aprendizaje Extra |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Configuración del Curso | Aprender: Cómo Configurar Tu Entorno de Desarrollo | Video Próximamente | Aprende Más |
| 01 | Introducción a la IA Generativa y LLMs | Aprender: Entender qué es la IA Generativa y cómo funcionan los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs). | Video | Aprende Más |
| 02 | Explorando y comparando diferentes LLMs | Aprender: Cómo seleccionar el modelo adecuado para tu caso de uso | Video | Aprende Más |
| 03 | Uso responsable de la IA generativa | Aprende: Cómo construir aplicaciones de IA generativa de manera responsable | Video | Más información |
| 04 | Fundamentos de la ingeniería de prompts | Aprende: Prácticas recomendadas de ingeniería de prompts con práctica | Video | Más información |
| 05 | Creación de prompts avanzados | Aprende: Cómo aplicar técnicas de ingeniería de prompts que mejoran el resultado de tus prompts. | Video | Más información |
| 06 | Construcción de aplicaciones de generación de texto | Construye: Una aplicación de generación de texto usando Azure OpenAI / OpenAI API | Video | Más información |
| 07 | Construcción de aplicaciones de chat | Construye: Técnicas para construir e integrar aplicaciones de chat de manera eficiente. | Video | Más información |
| 08 | Construcción de aplicaciones de búsqueda con bases de datos vectoriales | Construye: Una aplicación de búsqueda que utiliza embeddings para buscar datos. | Video | Más información |
| 09 | Construcción de aplicaciones de generación de imágenes | Construye: Una aplicación de generación de imágenes | Video | Más información |
| 10 | Construcción de aplicaciones de IA low code | Construye: Una aplicación de IA generativa usando herramientas low code | Video | Más información |
| 11 | Integración de aplicaciones externas con llamada a funciones | Construye: Qué es la llamada a funciones y sus casos de uso para aplicaciones | Video | Más información |
| 12 | Diseño de UX para aplicaciones de IA | Aprende: Cómo aplicar principios de diseño UX al desarrollar aplicaciones de IA generativa | Video | Más información |
| 13 | Asegurando tus aplicaciones de IA generativa | Aprende: Las amenazas y riesgos a los sistemas de IA y métodos para asegurar dichos sistemas. | Video | Más información |
| 14 | El ciclo de vida de la aplicación de IA generativa | Aprende: Las herramientas y métricas para gestionar el ciclo de vida LLM y LLMOps | Video | Más información |
| 15 | Generación aumentada por recuperación (RAG) y bases de datos vectoriales | Construye: Una aplicación usando un framework RAG para recuperar embeddings de bases de datos vectoriales | Video | Más información |
| 16 | Modelos de código abierto y Hugging Face | Construye: Una aplicación usando modelos de código abierto disponibles en Hugging Face | Video | Más información |
| 17 | Agentes de IA | Construye: Una aplicación usando un framework de agentes de IA | Video | Más información |
| 18 | Ajuste fino de LLMs | Aprende: Qué es, por qué y cómo hacer el ajuste fino de LLMs | Video | Más información |
| 19 | Construcción con SLMs | Aprende: Los beneficios de construir con Modelos de Lenguaje Pequeños | Próximamente video | Más información |
| 20 | Construcción con modelos Mistral | Aprende: Las características y diferencias de los modelos de la familia Mistral | Próximamente video | Más información |
| 21 | Construcción con modelos Meta | Aprende: Las características y diferencias de los modelos de la familia Meta | Próximamente video | Más información |
Agradecimientos especiales a John Aziz por crear todas las GitHub Actions y flujos de trabajo
Bernhard Merkle por hacer contribuciones clave en cada lección para mejorar la experiencia del aprendiz y del código.
¡Nuestro equipo produce otros cursos! Echa un vistazo a:
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