[](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/) [](http://makeapullrequest.com) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/) [](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD) [](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge) [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) # Inteligencia Artificial para Principiantes - Un plan de estudios || |:---:| | AI Para Principiantes - _Sketchnote por [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | Explora el mundo de la **Inteligencia Artificial** (IA) con nuestro plan de estudios de 12 semanas y 24 lecciones. Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El plan de estudios es apto para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, así como la ética en la IA ### 🌐 Soporte multilingüe #### Soportado mediante GitHub Action (Automatizado y siempre actualizado) [Árabe](../ar/README.md) | [Bengalí](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmano (Myanmar)](../my/README.md) | [Chino (simplificado)](../zh/README.md) | [Chino (tradicional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chino (tradicional, Macao)](../mo/README.md) | [Chino (tradicional, Taiwán)](../tw/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Danés](../da/README.md) | [Neerlandés](../nl/README.md) | [Estonio](../et/README.md) | [Finlandés](../fi/README.md) | [Francés](../fr/README.md) | [Alemán](../de/README.md) | [Griego](../el/README.md) | [Hebreo](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonesio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonés](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malayo](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalí](../ne/README.md) | [Pidgin nigeriano](../pcm/README.md) | [Noruego](../no/README.md) | [Persa (farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Portugués (Brasil)](../br/README.md) | [Portugués (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumano](../ro/README.md) | [Ruso](../ru/README.md) | [Serbio (cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Español](./README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalo (filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandés](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) **Si deseas que se añadan idiomas de traducción adicionales, están listados [aquí](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** ## Únete a la comunidad [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) ## Qué aprenderás **[Mapa mental del curso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** En este plan de estudios aprenderás: * Diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial, incluyendo el enfoque simbólico "a la antigua" con **Representación del Conocimiento** y razonamiento ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)). * **Redes neuronales** y **Aprendizaje profundo**, que están en el núcleo de la IA moderna. Ilustraremos los conceptos detrás de estos temas importantes usando código en dos de los marcos más populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) y [PyTorch](http://pytorch.org). * **Arquitecturas neuronales** para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos modelos recientes pero puede que estemos un poco alejados del estado del arte. * Enfoques de IA menos populares, como **Algoritmos genéticos** y **Sistemas multiagente**. Lo que no cubriremos en este plan de estudios: > [Encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) * Casos de negocio del uso de **IA en la empresa**. Considera tomar la ruta de aprendizaje [Introducción a la IA para usuarios empresariales](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) en Microsoft Learn, o [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desarrollada en cooperación con [INSEAD](https://www.insead.edu/). * **Aprendizaje automático clásico**, que está bien descrito en nuestro [Currículo de Aprendizaje automático para principiantes](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners). * Aplicaciones prácticas de IA desarrolladas usando **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para esto, recomendamos que comiences con los módulos de Microsoft Learn para [visión](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [procesamiento de lenguaje natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative AI with Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** y otros. * **Marcos en la nube específicos para ML**, como [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), o [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considera usar las rutas de aprendizaje [Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) y [Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). * **IA conversacional** y **Chat Bots**. Existe una ruta de aprendizaje separada [Crear soluciones de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), y también puedes consultar [esta publicación del blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para más detalles. * **Matemáticas profundas** detrás del aprendizaje profundo. Para esto, recomendamos [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville, que también está disponible en línea en [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/). Para una introducción suave a los temas de _IA en la nube_ puedes considerar tomar la Ruta de aprendizaje [Comienza con inteligencia artificial en Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). # Contenido | | Lesson Link | PyTorch/Keras/TensorFlow | Lab | | :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | | 0 | [Course Setup](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Setup Your Development Environment](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | | I | [**Introducción a la IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | | | 01 | [Introducción e historia de la IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | | II | **IA simbólica** | | 02 | [Representación del conocimiento y sistemas expertos](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Sistemas expertos](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontología](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Grafo de conceptos](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | | III | [**Introducción a las redes neuronales**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| | 03 | [Perceptrón](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Cuaderno](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | | 04 | [Perceptrón Multicapa y Crear nuestro propio framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Cuaderno](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | | 05 | [Introducción a Frameworks (PyTorch/TensorFlow) y Sobreajuste](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | | IV | [**Visión por Computadora**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Explora la Visión por Computadora en Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | | 06 | [Introducción a la Visión por Computadora. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Cuaderno](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | | 07 | [Redes Neuronales Convolucionales](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Arquitecturas CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | | 08 | [Redes preentrenadas y Aprendizaje por Transferencia](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) and [Trucos de entrenamiento](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | | 09 | [Autoencoders y VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | | | 10 | [Redes Generativas Antagónicas y Transferencia de Estilo Artístico](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | | 11 | [Detección de Objetos](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | | 12 | [Segmentación Semántica. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | | | V | [**Procesamiento de Lenguaje Natural**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explora el Procesamiento de Lenguaje Natural en Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| | 13 | [Representación de Texto. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | | 14 | [Embeddings semánticos de palabras. Word2Vec y GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | | | 15 | [Modelado de Lenguaje. Entrenar tus propios embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | | 16 | [Redes Neuronales Recurrentes](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | | | 17 | [Redes Recurrentes Generativas](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | | 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | | | 19 | [Reconocimiento de Entidades Nombradas](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | | 20 | [Modelos de Lenguaje Grande, Programación de Prompts y Tareas Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | | VI | **Otras técnicas de IA** || | | 21 | [Algoritmos Genéticos](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Cuaderno](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | | 22 | [Aprendizaje por Refuerzo Profundo](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | | 23 | [Sistemas Multiagente](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | | VII | **Ética de la IA** | | | | 24 | [Ética de la IA y IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Responsible AI Principles](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | | IX | **Extras** | | | | 25 | [Redes Multimodales, CLIP y VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Cuaderno](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | ## Cada lección contiene * Material de lectura previa * Cuadernos Jupyter ejecutables, que a menudo son específicos del framework (**PyTorch** o **TensorFlow**). El cuaderno ejecutable también contiene mucho material teórico, por lo que para entender el tema necesitas revisar al menos una versión del cuaderno (ya sea PyTorch o TensorFlow). * **Laboratorios** disponibles para algunos temas, que te dan la oportunidad de intentar aplicar el material que has aprendido a un problema específico. * Algunas secciones contienen enlaces a módulos de [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) que cubren temas relacionados. ## Primeros pasos ### 🎯 ¿Nuevo en IA? ¡Empieza aquí! Si eres completamente nuevo en IA y quieres ejemplos prácticos y rápidos, consulta nuestros [**Ejemplos para principiantes**](./examples/README.md)! Estos incluyen: - 🌟 **Hola Mundo IA** - Tu primer programa de IA (reconocimiento de patrones) - 🧠 **Red Neuronal Simple** - Construye una red neuronal desde cero - 🖼️ **Clasificador de imágenes** - Clasifica imágenes con comentarios detallados - 💬 **Análisis de Sentimiento de Texto** - Analiza texto positivo/negativo Estos ejemplos están diseñados para ayudarte a comprender los conceptos de IA antes de profundizar en el plan de estudios completo. ### 📚 Configuración completa del plan de estudios - Hemos creado una [lección de configuración](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ayudarte con la configuración de tu entorno de desarrollo. - ¡Para educadores, también hemos creado una [lección de configuración del plan de estudios](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) para ustedes! - Cómo [Ejecutar el código en VSCode o Codepace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) Sigue estos pasos: Fork the Repository: Haz clic en el botón "Fork" en la esquina superior derecha de esta página. Clone the Repository: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` No olvides añadir una estrella (🌟) a este repositorio para encontrarlo más fácilmente más tarde. ## Conoce a otros estudiantes Únete a nuestro [servidor oficial de Discord de IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) para conocer y conectar con otros estudiantes que están realizando este curso y obtener apoyo. Si tienes comentarios sobre el producto o preguntas mientras construyes, visita nuestro [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) ## Cuestionarios > **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-app en etc\quiz-app, o [En línea Aquí](https://ff-quizzes.netlify.app/) Están enlazados desde las lecciones; la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o desplegarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Se están localizando gradualmente. ## Se solicita ayuda ¿Tienes sugerencias o encontraste errores ortográficos o de código? Abre un issue o crea un pull request. ## Agradecimientos especiales * **✍️ Autor principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD * **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD * **🎨 Ilustradora de sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) * **✅ Creadora de cuestionarios:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) * **🙏 Colaboradores principales:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) ## Otros currículos Nuestro equipo produce otros currículos. ¡Échales un vistazo! ### LangChain [](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Serie de IA Generativa [](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Aprendizaje principal [](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Serie Copilot [](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Obtener ayuda Si te quedas atascado o tienes alguna pregunta sobre cómo construir aplicaciones de IA, únete a otros estudiantes y desarrolladores experimentados en las discusiones sobre MCP. Es una comunidad de apoyo donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente. [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Si tienes comentarios sobre el producto o errores mientras construyes, visita: [](https://aka.ms/foundry/forum) --- **Descargo de responsabilidad**: Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por la exactitud, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma original debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por traductores humanos. No nos hacemos responsables de cualquier malentendido o interpretación errónea derivada del uso de esta traducción.