Microsoft Reactor San Francisco

Acerta de esta session:
Explore los fundamentos de la IA generativa, desde los modelos principales hasta las capacidades clave. Aprenda a integrar estos modelos en el ecosistema de Azure y aproveche sus potentes servicios para desarrollar sus propias aplicaciones de IA generativa.

¿A quién va dirigido?
Esta sesión está diseñada para desarrolladores, ingenieros de software y profesionales de inteligencia artificial y tecnología que deseen profundizar en los conceptos básicos y avanzados de la IA generativa. También es ideal para quienes buscan aprovechar los servicios de IA de Azure para crear aplicaciones de IA personalizadas, así como para usuarios de GitHub y Azure interesados ​​en integrar modelos de lenguaje en sus flujos de trabajo. No se requiere experiencia previa en IA, pero se recomiendan conocimientos básicos de programación y desarrollo en la nube.

¿Por qué debería asistir?
Esta sesión ofrece a los participantes una comprensión integral de la IA generativa, desde sus fundamentos hasta su implementación práctica en el ecosistema de Azure. Exploraremos cómo funcionan los modelos de lenguaje, cómo interactuar con ellos y los diferentes tipos de modelos disponibles para diversos casos de uso. Además, profundizaremos en herramientas clave como Azure AI Foundry y GitHub Codespaces, así como en servicios como Azure Speech, que permiten la creación de experiencias interactivas basadas en IA. Al finalizar la sesión, los asistentes contarán con los conocimientos necesarios para aprovechar las tecnologías de IA de vanguardia de Microsoft y aplicarlas en proyectos reales. En un mercado laboral donde la IA y la automatización cobran cada vez mayor relevancia, esta sesión será un punto de partida esencial para destacar y desarrollar soluciones innovadoras.

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Aprende más
https://theurlist.com/MSReactor-PablitoPiova

As vector search and RAG become mainstream for GenAI use cases, we’re looking ahead to what’s next. Generative Feedback Loops (GFL) represent the next evolution in AI where the AI outputs are improved over time through a cycle of feedback and learning based on the production data. In this talk, we’ll break down how this works, and you will learn how to build a sample AI app with feedback loops using Neon serverless Postgres, Azure Functions, and Azure OpenAI.