У цьому курсі представлені основні поняття, пов'язані зі штучним інтелектом (ШІ) та службами Microsoft Azure, які можна використовувати для створення рішень ШІ.
Курс призначений для підвищення поінформованості про поширені робочі навантаження ШІ та здатність ідентифікувати служби Azure для їх підтримки.
Цей курс можна пройти як додатковий перший крок у вивченні хмарних служб штучного інтелекту за допомогою Microsoft Azure перед отриманням подальших сертифікацій на основі ролей Azure, таких як Azure Data Scientist Associate або Azure AI Engineer Associate.
Після закінчення курсу слухачі зможуть:
- Описати робочі навантаження та міркування штучного інтелекту
- Описати фундаментальні принципи машинного навчання в Azure
- Описати функції робочих навантажень комп'ютерного зору в Azure
- Описати функції робочих навантажень обробки природної мови (NLP) в Azure
- Описати функції генеративних робочих навантажень ШІ в Azure
Аудиторія
Курс призначений для всіх, хто хоче дізнатися про типи рішень, які робить штучний інтелект (ШІ), а також служби Microsoft Azure, які можна використовувати для їх створення. Перед проходженням цього курсу вам не обов'язково мати досвід використання Microsoft Azure, але передбачається базовий рівень знання комп'ютерних технологій та Інтернету.
Деякі концепції, що розглядаються в курсі, вимагають базового розуміння математики, наприклад, вміння інтерпретувати діаграми. Курс включає практичні заняття, що включають роботу з даними й виконання коду, тому знання фундаментальних принципів програмування буде корисно.
Для ефективного навчання на курсі, слухачі повинні володіти такими знаннями і навичками:
- Досвід роботи з комп'ютером та Інтернетом
- Фундаментальні концепції штучного інтелекту
- Введення в ШІ
- Розуміння машинного навчання
- Комп'ютерний зір
- Розуміння обробки природної мови
- Розуміння аналітики документів та інтелектуальний аналіз знань
- Розуміння генеративного ШІ
- Проблеми та ризики, пов'язані з ШІ
- Розуміння відповідального ШІ
- Основи машинного навчання
- Що таке машинне навчання
- Види машинного навчання
- Регресія
- Бінарна класифікація
- Мультикласова класифікація
- Кластеризація
- Глибоке навчання
- Машинне навчання Azure
- Основи служб штучного інтелекту Azure
- Служби штучного інтелекту на платформі Azure
- Створення ресурсів служби штучного інтелекту Azure
- Використання служби штучного інтелекту Azure
- Розуміння автентифікації для служб Azure AI
- Основи комп'ютерного зору
- Зображення та обробка зображень
- Машинне навчання для комп'ютерного зору
- Azure ШІ-бачення
- Основи розпізнавання осіб
- Розуміння аналізу осіб
- Початок роботи з аналізом осіб в Azure
- Основи оптичного розпізнавання символів
- Початок роботи з Vision Studio в Azure
- Основи аналізу тексту за допомогою мовної служби
- Розуміння текстової аналітики
- Початок роботи з аналізом тексту
- Основи питання-відповідного рішення за допомогою Language Service
- Розуміння питання-відповідного рішення
- Початок роботи з Language Service та службою Azure Bot
- Основи розуміння розмовної мови
- Опис розуміння розмовної мови
- Початок роботи з розумінням розмовної мови в Azure
- Аналіз тексту за допомогою Azure AI Language
- Забезпечення ресурсу Azure AI Language
- Визначення мови
- Виявлення ключових фраз
- Аналіз настрою
- Добування об'єктів
- Добування пов'язаних об'єктів
- Основи мови Azure AI
- Розуміння розпізнавання та синтез мови
- Початок роботи з мовою в Azure
- Основи Azure AI Document Intelligence
- Вивчення можливостей аналізу документів
- Початок роботи з аналізом в Azure
- Основи інтелектуального аналізу знань та пошуку Azure AI
- Що таке ШІ-пошук Azure
- Визначення елементів пошукового рішення
- Використання набору навичок для визначення конвеєра розширення
- Розуміння індексів
- Використання індексатора для створення індексу
- Збереження розширених даних у сховищі знань
- Створення індексу на порталі Azure
- Запит даних в індексі пошуку Azure AI
- Основи генеративного штучного інтелекту
- Що таке генеративний ШІ
- Великі мовні моделі
- Що таке Azure OpenAI
- Що таке Copilot
- Поліпшіть генеративні реакції ШІ за допомогою оперативного проєктування
- Основи служби Azure OpenAI
- Що таке генеративний ШІ
- Опис Azure OpenAI
- Використання Azure OpenAI
- Розуміння можливостей природної мови OpenAI
- Розуміння можливостей генерації коду OpenAI
- Розуміння можливостей генерації зображень OpenAI
- Опис політики доступу та відповідального ШІ Azure OpenAI
- Основи відповідального генеративного штучного інтелекту
- Планування відповідального генеративного рішення ШІ
- Визначення потенційної шкоди
- Вимірювання потенційної шкоди
- Пом'якшення потенційної шкоди
- Використання відповідального генеративного рішення штучного інтелекту