Construye, entrena y orquesta soluciones de Inteligencia Artificial complejas integrando código y arquitecturas en la nube en Azure.
Iniciar Simulador 100% GratisEl desarrollo moderno no es solo escribir código web; es infundir sistemas con capacidades de visión, lenguaje y toma de decisiones. El AI-200 demuestra que eres capaz de codificar esa magia.
Existen administradores (que configuran botones) y data scientists (que diseñan modelos). El rol del Cloud Developer (AI-200) es estar justo en el medio: tú tomas ese modelo matemático en bruto y lo conviertes en una API de producción escalable, segura y conectada a las bases de datos de la empresa (SQL/CosmosDB).
Las empresas están en una carrera armamentística de Inteligencia Artificial. Certificarte en el AI-200 envía un mensaje claro: no solo entiendes de IA a nivel conceptual, sino que puedes abrir Visual Studio, conectarte a Azure mediante SDKs nativos y programar aplicaciones que analicen facturas o escuchen audios corporativos en tiempo real.
Este es un examen técnico y orientado al código. Debes sentirte cómodo leyendo y corrigiendo bloques de código (Python o C#) incrustados en las preguntas del examen.
Aprenderás a desplegar servicios de Azure AI Services (anteriormente Cognitive Services). Te evaluarán en cómo asegurar estas APIs utilizando llaves (Access Keys), identidades administradas (Managed Identities) en Microsoft Entra ID y cómo configurar redes virtuales (VNets) para que la API de la IA no sea accesible por la internet pública.
Tu código deberá poder "ver". Analizarás imágenes para detectar rostros, clasificar objetos o extraer texto manuscrito y digital de PDFs (OCR - Optical Character Recognition) utilizando los modelos pre-entrenados de Azure Document Intelligence (anteriormente Form Recognizer) para automatizar los procesos contables o legales.
Las empresas procesan miles de correos y audios al día. Programarás soluciones que utilicen Azure AI Language para extraer entidades (Nombres de clientes, Ciudades), detectar el sentimiento de un comentario de Twitter (Positivo/Negativo) y diseñar bots conversacionales utilizando las antiguas librerías o conectando con los nuevos modelos conversacionales.
Implementar un modelo de IA es solo el 20% del trabajo. El otro 80% es mantenerlo vivo. Te evaluarán intensamente sobre cómo inyectar telemetría en tu código usando Application Insights para monitorear latencia, uso de cuotas (Rate Limiting) y errores de autenticación, además de entender flujos continuos de despliegue (CI/CD) para modelos.
En cualquier pregunta donde se trate de seguridad en el código, Microsoft JAMÁS te recomendará que guardes contraseñas o llaves de acceso en texto plano dentro del código fuente (hardcoding). Si ves una opción que diga "crear una Managed Identity (Identidad Administrada) y asignarla a la máquina", el 99% de las veces esa es la respuesta correcta de Microsoft.
Te pondrán un caso donde un cliente necesita leer y extraer datos (monto, fecha, nombre) de miles de "Facturas" o "Recibos". Aunque podrías entrenar un modelo desde cero usando Custom Vision, la respuesta "cost-effective" y recomendada es utilizar siempre los Pre-built models (Modelos pre-construidos) de Azure Document Intelligence, específicamente el modelo "Invoice" (Factura) o "Receipt" (Recibo).
Este es un caso avanzado muy común: una empresa quiere usar el reconocimiento facial, pero sus servidores están en un submarino militar sin internet. La única forma de usar la IA de Microsoft sin conexión a la nube es exportando el modelo hacia un Contenedor Docker (Docker Container) y configurando la facturación para que sincronice la cuota de uso solo cuando el submarino vuelva a tener internet.
Depende de la fecha del sílabo. Tradicionalmente las versiones puras de desarrollo se centraban en Cognitive Services clásicos, pero el temario moderno incluye Azure OpenAI. Si buscas el nivel más avanzado sobre "Agentes" y RAG, el AI-103/AI-102 te será mucho más profundo.
Absolutamente. No tienes que ser un arquitecto de software de 20 años de experiencia, pero deberás poder leer bloques de código JSON (respuestas de API), C# y Python, y entender cómo funcionan los ciclos (for/while) y las llamadas a funciones de SDK (ej: client.RecognizeTextAsync()).
Sí, hemos replicado fielmente el formato de las preguntas del examen. Verás pantallas donde te pediremos completar una línea de código específica en Python, preparándote mentalmente para leer terminales y código fuente.
Si necesitas practicar para un examen que aún no está en nuestra plataforma, escríbenos. Nuestro equipo prioriza subir los simuladores que nuestra comunidad necesita.
Lee el código, identifica los errores de seguridad de identidad e implementa el SDK correcto. Afina tu lógica de programación con nuestro simulador.
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