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Servicios cognitivos de Azure

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Introducción

Los Servicios Cognitivos de Azure son una colección de APIs, SDKs y servicios que permiten a los desarrolladores agregar capacidades de inteligencia artificial (IA) a sus aplicaciones sin necesidad de tener conocimientos profundos en IA. Estos servicios abarcan una amplia gama de funcionalidades, desde el procesamiento de lenguaje natural hasta la visión por computadora y la toma de decisiones.

Objetivos del Módulo

  • Comprender qué son los Servicios Cognitivos de Azure y su propósito.
  • Familiarizarse con los diferentes tipos de servicios cognitivos disponibles.
  • Aprender a integrar y utilizar los Servicios Cognitivos en aplicaciones.
  • Realizar ejercicios prácticos para reforzar los conceptos aprendidos.

Contenido

  1. ¿Qué son los Servicios Cognitivos de Azure?

Los Servicios Cognitivos de Azure son una serie de APIs y servicios que permiten a los desarrolladores agregar capacidades de inteligencia artificial a sus aplicaciones. Estos servicios están diseñados para ser fáciles de integrar y utilizar, permitiendo a los desarrolladores enfocarse en la creación de aplicaciones innovadoras sin preocuparse por la complejidad de la IA subyacente.

  1. Tipos de Servicios Cognitivos

Azure ofrece una amplia gama de servicios cognitivos, que se pueden agrupar en las siguientes categorías:

  • Visión: Análisis de imágenes y videos.
  • Habla: Reconocimiento y síntesis de voz.
  • Lenguaje: Procesamiento de lenguaje natural.
  • Decisión: Toma de decisiones basada en IA.
  • Búsqueda: Mejora de las capacidades de búsqueda.

Tabla de Servicios Cognitivos

Categoría Servicio Descripción
Visión Computer Vision Análisis de imágenes para extraer información.
Face API Detección y reconocimiento facial.
Custom Vision Entrenamiento de modelos personalizados de visión.
Habla Speech to Text Conversión de voz a texto.
Text to Speech Conversión de texto a voz.
Speech Translation Traducción de voz en tiempo real.
Lenguaje Text Analytics Análisis de texto para extraer información.
Translator Text Traducción de texto en tiempo real.
Language Understanding (LUIS) Comprensión de intenciones en el lenguaje natural.
Decisión Personalizer Personalización de experiencias de usuario.
Anomaly Detector Detección de anomalías en datos.
Búsqueda Bing Search APIs Mejora de capacidades de búsqueda en aplicaciones.

  1. Integración de Servicios Cognitivos en Aplicaciones

Para utilizar los Servicios Cognitivos de Azure, es necesario seguir estos pasos:

  1. Crear un recurso de Servicios Cognitivos en Azure:

    • Inicia sesión en el portal de Azure.
    • Navega a "Crear un recurso" y busca "Servicios Cognitivos".
    • Selecciona el tipo de servicio que deseas utilizar y completa la configuración.

  2. Obtener las claves de API y el punto de conexión:

    • Una vez creado el recurso, navega a la sección "Claves y punto de conexión" para obtener las claves de API necesarias para autenticar tus solicitudes.

  3. Integrar el servicio en tu aplicación:

    • Utiliza las claves de API y el punto de conexión para realizar solicitudes a los servicios cognitivos desde tu aplicación.

Ejemplo Práctico: Análisis de Imágenes con Computer Vision

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo utilizar la API de Computer Vision para analizar una imagen y extraer información sobre su contenido.

Paso 1: Crear un recurso de Computer Vision en Azure

Paso 2: Obtener las claves de API y el punto de conexión

Paso 3: Integrar la API en tu aplicación

import requests

# Claves de API y punto de conexión
subscription_key = "TU_CLAVE_DE_API"
endpoint = "TU_PUNTO_DE_CONEXIÓN"

# URL de la imagen a analizar
image_url = "https://example.com/imagen.jpg"

# Configurar la solicitud
headers = {
    'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
    'Content-Type': 'application/json'
}
params = {
    'visualFeatures': 'Categories,Description,Color'
}
data = {
    'url': image_url
}

# Realizar la solicitud a la API de Computer Vision
response = requests.post(f"{endpoint}/vision/v3.1/analyze", headers=headers, params=params, json=data)
response.raise_for_status()
analysis = response.json()

# Mostrar los resultados
print("Descripción de la imagen:", analysis["description"]["captions"][0]["text"])

  1. Ejercicios Prácticos

Ejercicio 1: Análisis de Texto con Text Analytics

Objetivo: Utilizar la API de Text Analytics para analizar el sentimiento de un texto.

Instrucciones:

  1. Crea un recurso de Text Analytics en Azure.
  2. Obtén las claves de API y el punto de conexión.
  3. Escribe un script en Python para enviar un texto a la API y analizar su sentimiento.

Código de Ejemplo:

import requests

# Claves de API y punto de conexión
subscription_key = "TU_CLAVE_DE_API"
endpoint = "TU_PUNTO_DE_CONEXIÓN"

# Texto a analizar
text = "Azure Cognitive Services are amazing!"

# Configurar la solicitud
headers = {
    'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key,
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    'documents': [
        {'id': '1', 'language': 'en', 'text': text}
    ]
}

# Realizar la solicitud a la API de Text Analytics
response = requests.post(f"{endpoint}/text/analytics/v3.1/sentiment", headers=headers, json=data)
response.raise_for_status()
analysis = response.json()

# Mostrar los resultados
print("Sentimiento del texto:", analysis["documents"][0]["sentiment"])

  1. Retroalimentación y Consejos

  • Errores Comunes:

    • No configurar correctamente las claves de API y el punto de conexión.
    • No manejar adecuadamente las excepciones y errores en las solicitudes a la API.

  • Consejos:

    • Asegúrate de revisar la documentación oficial de Azure para obtener detalles específicos sobre cada servicio.
    • Utiliza las bibliotecas y SDKs proporcionados por Azure para facilitar la integración de los servicios cognitivos en tus aplicaciones.

Conclusión

En este módulo, hemos explorado los Servicios Cognitivos de Azure, comprendiendo su propósito y cómo pueden ser utilizados para agregar capacidades de inteligencia artificial a las aplicaciones. Hemos revisado los diferentes tipos de servicios disponibles y aprendido a integrarlos en aplicaciones mediante ejemplos prácticos. Con estos conocimientos, estás preparado para aprovechar el poder de la IA en tus proyectos utilizando Azure.

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