Prepare and get ready for AI-900 Certification
The Azure AI Fundamentals Training program is designed to provide a foundational understanding of artificial intelligence (AI) concepts and how AI services can be utilized on Azure. This training is ideal for individuals new to AI, aiming to build a solid understanding of AI concepts, practical applications, and the Responsible AI considerations involved. Throughout the program, participants will explore various AI services available on Azure. By the end of the program, attendees will be equipped with the knowledge to implement and manage AI solutions using Azure's tools and services The training program will run from 7th January, and we will have live sessions on YouTube and Discord from 8 - 9pm GMT+3 Earn a Certification Voucher Upon successful completion of the program, Kenyan participants will receive a certification voucher. By earning this certification, you'll be able to showcase your knowledge and skills to potential employers and colleagues, giving you a competitive edge in the job market. Key Program Takeaways Gain a foundational understanding of AI concepts and their applications. Explore Azure's AI services and tools. Learn how to implement practical AI solutions using Azure. Understand the responsible AI considerations and best practices for developing and deploying AI projects. Learner Checklist As a learner/participant, this is how you can participate in the program: Catch up and rewatch our previous AI sessions on Microsoft Reactor. Link: https://aka.ms/aifundamentalstraining-reactors Sign up and participate in the Microsoft Learn Challenge: https://aka.ms/aifundamentalstraining-csc - closing soon! Certification vouchers are up for grabs once you complete the challenge for all Kenyan participants. Once you sign up or complete the challenge, fill the form https://aka.ms/aifundamentalstraining-voucher to be eligible for a certification voucher. Join the Discord Community to interact with other learners: https://aka.ms/aifundamentalstraining-discord Sign up to the AINSI Skills Navigator to customize your learning journey at https://aka.ms/aifundamentalstraining-navigator Continue learning and exploring: https://aka.ms/aifundamentalstraining-collection Online Sessions Calendar The training program will run from 7th January, and we will have live sessions on YouTube and Discord from 8 - 9pm GMT+3 Week Topic Live Sessions Link Description 7 Jan Introduction to Artificial Intelligence and Azure AI Services YouTube Embark on a journey to explore the fundamentals of artificial intelligence (AI) with Azure. 9 Jan Microsoft Azure AI Fundamentals: Computer Vision YouTube Dive into the world of computer vision with Azure and discover how to harness the power of AI to analyze and interpret visual data. 14 Jan Microsoft Azure AI Fundamentals: Natural Language Processing YouTube Dive into the fascinating world of natural language processing (NLP) with Azure and learn how to build intelligent applications that can understand and interpret human language 16 Jan Generative AI pt 1 - Fundamentals of Generative AI YouTube Step into the world of generative AI with Azure and discover how to create new content such as text, images, music, and code using advanced AI models. 23 Jan Responsible generative AI YouTube Explore the principles and practices of responsible AI with Azure. 28 Jan Document Intelligence and Knowledge Mining YouTube Discover the power of Azure AI Search and learn how to build intelligent search solutions that can transform your data into actionable insights 29 Jan Generative AI pt 2 - Introduction to Azure AI Foundry YouTube Step into the world of generative AI with Azure and discover how to create new content such as text, images, music, and code using advanced AI models in Azure AI Foundry. 30 Jan Certification Readiness Session Discord Prepare to ace your Microsoft certification exams with this comprehensive walkthrough session. What are you waiting for? Rewatch and engage with live sessions https://aka.ms/aifundamentalstraining-reactors Join in and learn together with us! Remember, certification vouchers are up for grabs! Preparing for the AI-900 Certification can be a rewarding experience that opens up new opportunities in the field of AI and ML. By following the tips and utilizing the resources provided, you'll be well on your way to achieving your certification. Stay motivated, keep learning, and good luck on your journey to becoming AI-900 certified! All learning resources can be found at: MS Learn Collection: https://aka.ms/aifundamentalstraining-collection Enjoyed the session? Send us your feedback, the good, the bad and the ugly at: https://aka.ms/aifundamentalstraining-feedbackUtilizando Slash commands en GitHub Copilot para Visual Studio
En este blog, demostraremos más información de los comandos de barra diagonal (slash commands). Como los llama Bruno Capuano en un video, "pequeños hechizos mágicos"; en otras palabras, al escribir una barra diagonal (/) en un símbolo del sistema de GitHub Copilot, se abre una opción en la que puede elegir algunos comandos que tendrán una acción predefinida. [Blog original en inglés creado por Laurent Bugnion y Bruno Capuano] Abriendo el menú de los comandos “Slash” Para abrir el menú de comandos de barra diagonal, puedes hacer clic en el botón Barra diagonal dentro de la ventana de chat de GitHub Copilot, como se muestra en la imagen inferior. Otra opción es simplemente escribir una barra diagonal en el área de GitHub Copilot Chat. Cualquiera de las dos acciones abrirá el menú que se ve así: Repasemos los comandos: doc: Este comando ayuda a crear un comentario de documentación relacionado con la selección determinada. Por ejemplo, si el cursor está dentro de un método, GitHub Copilot propondrá un comentario para este método. exp: Este comando comienza un nuevo hilo de conversación, con un contexto completamente nuevo. Después, puedes cambiar entre conversaciones desde un cuadro combinado en la parte superior de la ventana de chat. explain: Este comando explicará una parte del código. Si seleccionas un código, GitHub Copilot te explicará este código. También puedes utilizar el comando # para especificar un contexto diferente. fix: Este comando propondrá una corrección para el código seleccionado. generate: Este comando generará un código correspondiente a la pregunta que acabas de hacer. help: Este comando mostrará ayuda sobre GitHub Copilot. optimize: Este comando analizará el código en contexto y propondrá una optimización (en términos de rendimiento, líneas de código, etc.). tests: Este comando creará una prueba unitaria para el código seleccionado. Obtendremos más detalles sobre cada uno de estos comandos en futuras publicaciones. Más información Como siempre, puedes encontrar más información, en nuestra colección de Microsoft Learn. Mantente al tanto de este blog para obtener más contenido. Y, por supuesto, ¡también puedes suscribirte a nuestro canal de YouTube!Utilizando un archivo en GitHub Copilot para Visual Studio
Cuando creas un nuevo proyecto desde cero en Visual Studio, algunos archivos se crean. Hay muchas plantillas disponibles, para muchos tipos de aplicaciones, desde aplicaciones simples hasta aplicaciones web complejas, así como aplicaciones móviles, sin servidor y muchas más. Todos estos proyectos constan de varios archivos. Tienes tus archivos de código, que contienen el software que se ejecutará, organizados en clases, frecuentemente cada clase en su propio archivo. Tienes los archivos de configuración, ya sea JSON, XML, YAML u otros. Incluso puedes tener archivos de datos, incrustados en la aplicación cuando está construida. En un video que se publicó, mi compañera Gwyn muestra cómo puedes usar el atajo Hash (#) para hacer referencia a otro archivo. [Este post es una traducción del blog original escrito en inglés por Laurent Bugnion y Gwyn Peña-Sigüenza] El contexto lo es todo Como mencionamos en varias ocasiones, lo que hace que una respuesta de GitHub Copilot sea buena comienza con un buen prompt. Sin embargo, el prompt no es solo pedirle al modelo de lenguaje que haga algo; también es necesario proporcionar contexto. En el mundo de la IA, nos referimos a esto como 'grounding' del modelo con datos, o Generación Aumentada por Recuperación (RAG). A través de su entrenamiento, Copilot tiene acceso a conocimientos generales sobre la plataforma que estás utilizando, así como a conocimientos específicos sobre bibliotecas y frameworks. Sin embargo, lo que falta es tu propio código privado, el código que el resto del mundo no ve. Por ejemplo, puedes informar a GitHub Copilot que otro archivo contiene una serie de métodos que la clase actual puede utilizar. En el ejemplo, Gwyn le indica a GitHub Copilot un archivo JSON que contiene datos para generar una prueba. Esto añade un contexto valioso, permitiendo que Copilot genere el código correcto de manera más rápida. Más información Como siempre, puedes encontrar muchos recursos educativos gratuitos en esta colección de Microsoft Learn. Y, por supuesto, la mejor manera de estar al día es suscribirse al canal de YouTube de Visual Studio, al Visual Studio DevBlog y, por supuesto, a este blog.¿Cómo instalar GitHub Copilot en Visual Studio?
[Blog original en inglés] GitHub Copilot es un asistente de programación impulsado por Inteligencia Artificial (IA) que puede ejecutarse en varios entornos, ayudándote a ser más eficiente en tus tareas diarias de programación. En este blog, te mostraremos específicamente cómo funciona GitHub Copilot en Visual Studio y cómo puede aumentar tu productividad. Comprendiendo la diferencia entre GitHub Copilot y GitHub Copilot Chat: GitHub Copilot funciona directamente en tus archivos de código, proporcionando sugerencias para tu código. Funciona de manera similar a IntelliSense, pero es capaz de proponer bloques completos de código en base a lo que estás escribiendo. También proporciona acceso a comandos, puede explicar el código y ofrecer funciones adicionales directamente respecto a tus archivos. GitHub Copilot Chat funciona en una ventana independiente dentro del entorno de Visual Studio. Proporciona un asistente de chat que puede recordar el contexto de la conversación y ofrecer sugerencias inteligentes. Ambas extensiones se pueden instalar por separado. Te recomendamos probar ambas para que puedas elegir la que prefieras. En próximas oportunidades, te mostraremos más detalles sobre cada una de estas extensiones. Instalando las extensiones de GitHub Copilot Ambas extensiones se pueden instalar directamente desde Visual Studio, a través del menú Extensiones / Administrar extensiones. Desde allí, busca GitHub Copilot y GitHub Copilot Chat. También puedes dirigirte a Visual Studio Marketplace, que contiene una gran cantidad de extensiones para mejorar tu experiencia con Visual Studio. Ten en cuenta que GitHub Copilot requiere Visual Studio 2022 17.5.5 o posterior. Más información Para obtener más información, consulta nuestra colección de recursos aquí. Mantente al tanto de este blog para más contenido sobre Visual Studio. Y, por supuesto, ¡también puedes suscribirte a nuestro canal de YouTube para más contenido!LLM based development tools: PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel
Globally, developers, data scientists, and engineers created new applications or advanced their existing applications to take advantage of LLMs. While building a Question-and-Answer chatbot is simple and you may not need advanced tools, in other more complex scenarios, the AI orchestrator come in and make the process easier. At the center of LLM applications is the AI orchestration layer that allows developers to build their own Copilot experiencesTiny But Mighty: Unleashing the Power of Small Language Models 🚀
While Large Language Models (LLMs) like GPT-4 dominate headlines with their extensive capabilities, they often come at the cost of high computational requirements and complexity. For developers and organizations looking to implement AI solutions on edge devices or with limited resources, Small Language Models (SLMs) are emerging as a practical alternative. SLMs are not just "smaller" versions of their larger counterparts—they're designed to be faster, more efficient, and adaptable for specific tasks. With fewer parameters and lower computational needs, SLMs open the door to deploying AI on mobile devices, IoT systems, and edge environments without compromising performance. What You Stand to Learn 🧠 Introduction to Microsoft's AI Ecosystem Discover Microsoft's end-to-end AI development tools, from Azure AI Services to ONNX Runtime, enabling efficient and secure deployment of AI models across cloud and edge environments. The Advantages of SLMs over LLMs SLMs are game-changers for edge AI applications, providing faster training and inference times, reduced energy costs, and scalability across diverse devices. Hands-On with Phi-3 and ONNX Runtime Experience live demonstrations of SLMs in action with tools like Phi-3 and ONNX Runtime, showcasing how to fine-tune and deploy models on mobile devices, IoT, and hybrid cloud environments. Responsible AI Practices Understand how to safeguard your AI applications with Microsoft's Responsible AI toolkit, ensuring ethical and trustworthy deployments. Watch the Full Session 👨💻 📅 Date: December 12, 2024 ⏰ Time: 4 PM GMT | 5 PM CEST | 8 AM PT | 11 AM ET | 7 PM EAT A session packed with live demos, practical examples, and Q&A opportunities. Register NOW | Events | Microsoft Reactor Agenda 🔍 Introduction (5 min) A brief overview of the session and its focus on SLMs and LLMs. Microsoft AI Tooling (5 min) Explore the latest tools like Azure AI Services, Azure Machine Learning, and Responsible AI Tooling. How to Choose the Right Model (10 min) Key considerations such as performance, customizability, and ethical implications. Comparing SLMs vs LLMs (10 min) The strengths, weaknesses, and best use cases for both Small and Large Language Models. Deploying Models at the Edge (10 min) Insights into optimizing AI for mobile, IoT, and edge devices. Q&A Addressing participant questions about AI development and deployment.Responsible Synthetic Data Creation for Fine-Tuning with RAFT Distillation
This blog will explore the process of crafting responsible synthetic data, evaluating it, and using it for fine-tuning models. We’ll also dive into Azure AI’s RAFT distillation recipe, a novel approach to generating synthetic datasets using Meta’s Llama 3.1 model and UC Berkeley’s Gorilla project.Training a Time-Series Forecasting Model Using Automated Machine Learning
Imagine having the power to predict the unpredictable, to foresee the future of your business, your health, or your environment. What if you could unlock the secrets of time itself? Welcome to the world of time-series forecasting, where machine learning meets magic. Join us to discover how Automated Machine Learning can revolutionize your understanding of the future and uncover the hidden patterns that shape our world. Read on to unlock the secrets of time, and unleash the power of prediction.
