IA - Innovacción Virtual

Códigos de Inteligencia Artificial que se realizaron en el programa de Innovacción Virtual

Conversión de voz de un archivo de audio a texto ▶ ➡ 📖

En este ejercicio se utilizó un servicio de Speech de los Servicios Cognitivos de Microsoft. Se usó C# y .Net Core.

Escucha de datos de traducción entrantes 🎤 ➡ 📖

Otro uso potencial de Conversión de voz en texto es realizar la operación de traducción en la voz entrante que se escucha desde un micrófono. En este ejercicio, se vió un ejemplo de la escucha de voz desde un micrófono y su traducción a la salida de texto.

Existen dos versiones para este ejercicio, uno creado en Python y el otro en C#.

Reconocimiento del hablante con Speaker Recognition 🎙

En este ejercicio se aprendieron patrones de diseño básicos de Speaker Recognition mediante el SDK de voz, que incluyen:

• Comprobación dependiente e independiente del texto.
• Identificación del hablante.

Moderación de texto con Content Moderator

Para este programa se utilizó la API de moderación de contenido. Esta API filtra posibles obscenidades y texto no deseado.

Compilación de un bot de chat con Azure Bot Service 🤖

Para la implementación de este bot, se utilizó Azure Bot Service, en combinación con Microsoft QnA Maker, ofrece las herramientas que los desarrolladores necesitan para crear y publicar bots inteligentes que interactúen de forma natural con los usuarios mediante una gama de servicios.

Curso de iniciación sobre aprendizaje automático 📈

Se trataron conceptos esenciales de la IA y se mostró cómo aplicar soluciones de aprendizaje automático personalizadas con herramientas gratuitas y fáciles de usar.

• Predicción de valores numéricos mediante regresión

  • Regresión lineal simple
  • Regresión lineal múltiple
  • Regresión polinómica

• Predicción de categorías con la clasificación de aprendizaje automático

  • Regresión logística
  • Máquinas de vectores de soporte
  • Máquinas de vectores de soporte avanzadas

• Realización de predicciones a partir de datos complejos con redes neuronales

  • Introducción a las redes neuronales
  • Redes neuronales avanzadas

• Uso de modelos de aprendizaje profundo para realizar predicciones sobre datos especializados

  • Redes neuronales convolucionales
  • Redes neuronales recurrentes

• Uso del aprendizaje no supervisado para analizar datos sin etiquetar

  • Clustering

Creación de un experimento en Azure Machine Learning Studio 🖥

Para este ejercicio se utilizó Machine Learning Studio para crear un experimento de ejemplo, y después, publicarlo e implementarlo para usarlo como un servicio web.