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# Inteligencia Artificial para Principiantes - Un Currículo
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|:---:|
| IA Para Principiantes - _Sketchnote por [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
¡Explora el mundo de la **Inteligencia Artificial** (IA) con nuestro currículo de 12 semanas y 24 lecciones! Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El currículo es amigable para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, así como ética en IA.
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## Qué aprenderás
**[Mapa mental del curso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
En este currículo, aprenderás:
* Diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial, incluyendo el "clásico" enfoque simbólico 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 utilizando código en dos de los frameworks más populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) y [PyTorch](http://pytorch.org).
* **Arquitecturas Neuronales** para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos modelos recientes aunque puede que falte algo del estado del arte más actual.
* Enfoques menos populares de IA, como **Algoritmos Genéticos** y **Sistemas Multi-Agente**.
Lo que no cubriremos en este currículo:
> [Encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* Casos de negocio para usar **IA en los negocios**. Considera tomar la ruta de aprendizaje [Introducción a la IA para usuarios de negocios](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) en Microsoft Learn, o la [Escuela de Negocios de IA](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 construidas usando **[Servicios Cognitivos](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para esto recomendamos comenzar 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), **[IA Generativa con Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** y otros.
* **Frameworks específicos de ML en la Nube**, 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 [Construye y opera soluciones de aprendizaje automático con Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) y [Construye y opera soluciones de aprendizaje automático con 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 referirte a [este 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
| | Enlace de la Lección | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratorio |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [Configuración del Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configura tu Entorno de Desarrollo](./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 Creación de 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)| [Explorar Visión por Computadora en Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [Introducción a 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) y [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) | [Explorar 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 | [Incrustaciones semánticas 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. Entrenando tus propias incrustaciones](./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 Grandes, Programación de Prompt 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 Profundo por Refuerzo](./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 Multi-Agente](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **Ética en IA** | | |
| 24 | [Ética en IA e IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principios de IA Responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **Extras** | | |
| 25 | [Redes Multi-Modales, 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 para el 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 brindan 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.
## Comenzando
### 🎯 ¿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
- 💬 **Sentimiento de Texto** - Analiza texto positivo/negativo
Estos ejemplos están diseñados para ayudarte a comprender los conceptos de IA antes de sumergirte en el plan completo.
### 📚 Configuración del Currículo Completo
- Hemos creado una [lección de configuración](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ayudarte a configurar tu entorno de desarrollo. - Para educadores, también hemos creado una [lección de configuración del currículo](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) para ustedes.
- Cómo [Ejecutar el código en VSCode o en un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
Sigue estos pasos:
Bifurca el Repositorio: Haz clic en el botón "Fork" en la esquina superior derecha de esta página.
Clona el Repositorio: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
No olvides darle estrella (🌟) a este repositorio para encontrarlo más fácilmente después.
## 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 tomando este curso y obtener soporte.
Si tienes comentarios sobre el producto o preguntas mientras construyes, visita nuestro [Foro de desarrolladores de Azure AI Foundry](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 vinculados desde las lecciones, la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o implementarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Están siendo traducidos gradualmente.
## Se busca 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 notas visuales:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ Creador 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! Consulta:
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### LangChain
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agentes
[](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)
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### 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)
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### Aprendizaje Básico
[](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)
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### 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)
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## Obtener ayuda
Si te quedas atascado o tienes preguntas sobre cómo construir aplicaciones de IA. Únete a otros estudiantes y desarrolladores experimentados en conversaciones sobre MCP. Es una comunidad solidaria donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente.
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