Курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, которые хотят улучшить свои знания в сфере прикладного искусственного интеллекта (ИИ) и желают научиться создавать программы на основе ИИ, используя службы Azure AI, Azure AI Search и Azure OpenAI.
Языки программирования, которые будут использоваться на курсе во время обучения: C# или Python.
По окончании курса слушатели смогут:
- Понимать требования к решению ИИ
- Проектировать решения ИИ
- Создавать и обучать модели ИИ
- Развертывать модели ИИ
- Интегрировать модели ИИ в приложения
- Мониторить и обслуживать решения ИИ
- Работать с когнитивными службами
- Внедрять решения обработки естественного языка (NLP)
- Создавать диалоговые решения ИИ
- Понимать ответственные методы ИИ
- Обеспечить безопасность и соответствие требованиям в решениях ИИ
Аудитория
Инженеры-программисты или администраторы-программисты, которые занимаются созданием, управлением и развертыванием решений искусственного интеллекта, с использованием служб Azure AI, Azure AI Search и Azure OpenAI. Участники должны быть знакомы с C# или Python, иметь знания по использованию API-интерфейсов на основе REST для создания компьютерного зрения, речевого анализа, интеллектуального поиска и генеративных решений искусственного интеллекта в Azure.
Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
Если вы новичок в области искусственного интеллекта и хотите получить представление о возможностях ИИ в Azure, перед тем как обучаться на этом курсе, рекомендуем предварительно пройти курс по основам искусственного интеллекта Microsoft Azure (AI -900).
Также у вас уже должны быть знания:
- Microsoft Azure и умение ориентироваться на портале Azure
- C# или Python
- Семантики программирования JSON и REST
- Подготовка к разработке решений искусственного интеллекта в Azure
- Определение понятия искусственный интеллект
- Понимание терминов, связанных с ИИ
- Понимание соображений для инженеров искусственного интеллекта
- Понимание соображений по поводу ответственного ИИ
- Понимание возможностей машинного обучения Azure
- Понимание возможностей Azure AI Services
- Понимание возможностей службы Azure Bot
- Понимание возможностей Azure Cognitive Search
- Создание и использование службы Azure AI
- Предоставление ресурса служб искусственного интеллекта Azure
- Определение конечных точек и ключей
- Использование REST API
- Использование SDK
- Безопасность Службы искусственного интеллекта Azure
- Рассмотрение аутентификации
- Реализация сетевой безопасности
- Мониторинг Службы искусственного интеллекта Azure
- Мониторинг стоимости
- Создание оповещений
- Просмотр показателей
- Управление логами диагностики
- Развертывание служб ИИ в контейнерах
- Понимание контейнеров
- Использование контейнеров служб Azure AI
- Анализ изображений
- Предоставление ресурса Azure AI Vision
- Анализ изображения
- Создание смарт-миниатюры
- Классификация изображений
- Предоставление ресурсов Azure для Azure AI Custom Vision
- Понимание классификации изображений
- Обучение классификатора изображений
- Обнаружение, анализ и распознавание лиц
- Определение вариантов анализа и идентификации обнаружения лиц
- Понимание соображений по анализу лица
- Обнаружение лиц с помощью службы Azure AI Vision
- Понимание возможности фейс-сервиса
- Сравнение и сопоставление обнаруженных лиц
- Внедрение распознавания лиц
- Чтение текста в изображениях и документах с помощью Azure AI Vision Service
- Изучение возможностей Azure AI Vision для чтения текста
- Использование API чтения
- Анализ видео
- Понимание возможностей индексатора видео Azure
- Извлечение персонализированной информации
- Использование виджетов и API Video Analyzer
- Анализ текста с помощью Azure AI Language
- Предоставление ресурса Azure AI Language
- Определение языка
- Извлечение ключевых фраз
- Анализ настроения
- Извлечение объектов
- Извлечение связанных объектов
- Создание вопросно-ответного решения
- Понимание ответа на вопрос
- Сравнение вопросно-ответного решения с пониманием языка Azure AI
- Создание базы знаний
- Реализация многоходового разговора
- Тестирование и публикация базы знаний
- Использование базы знаний
- Улучшение качества ответов на вопросы
- Построение модели понимания разговорного языка
- Понимание встроенных возможностей языковой службы Azure AI
- Изучение ресурсов для построения модели понимания разговорного языка
- Определение намерения, высказывания и сущности
- Использование шаблонов, чтобы различать похожие высказывания
- Использование готовых компонентов сущностей
- Обучение, тестирование, публикация и анализ модели понимания разговорного языка
- Создание собственного решения для классификации текста
- Понимание типов проектов классификации
- Понимание, как создавать проекты классификации текста
- Создание собственного решения для извлечения именованных объектов
- Понимание распознавания объектов с пользовательским именем
- Маркировка своих данных
- Обучение и оценка своей модели
- Перевод текста с помощью службы Azure AI Translator
- Предоставление ресурса Azure AI Translator
- Понимание определения языка, перевода и транслитерации
- Указание вариантов перевода
- Определение пользовательских переводов
- Создание приложения с поддержкой речи с помощью служб Azure AI
- Предоставление ресурса Azure для речи
- Использование API речи в тексте Azure AI
- Использование API преобразования текста в речь
- Настройка аудиоформата и голосов
- Использование языка разметки синтеза речи
- Перевод речи с помощью службы речи Azure AI
- Предоставление ресурса Azure для перевода речи
- Перевод речи в текст
- Синтезирование переводов
- Создание решения Azure AI Search
- Управление вместимостью
- Понимание компонентов поиска
- Понимание процесса индексации
- Поиск по индексу
- Применение фильтрации и сортировки
- Улучшение индекса
- Создание собственных навыков для поиска Azure AI
- Создание собственных навыков
- Добавление пользовательского навыка в набор навыков
- Создание хранилища знаний с помощью Azure AI Search
- Определение прогнозов
- Определение хранилища знаний
- Планирование решения Azure AI Document Intelligence
- Понимание искусственного интеллекта в документах
- Планирование ресурсов Azure AI Document Intelligence
- Выберите тип модели
- Использование готовых моделей Azure AI Document Intelligence
- Понимание готовых моделей
- Использование модели «Общий документ», «Чтение» и «Макет»
- Использование финансовых, идентификационных и компоновочных моделей
- Извлечение данных из форм с помощью Azure Document Intelligence
- Что такое Azure Document Intelligence
- Начало работы с Azure Document Intelligence
- Обучение пользовательских моделей
- Использование модели Azure Document Intelligence
- Использование Azure Document Intelligence Studio
- Начало работы со службой Azure OpenAI
- Доступ к службе Azure OpenAI
- Использование Azure OpenAI Studio
- Изучение типов генеративных моделей ИИ
- Развертывание генеративных моделей ИИ
- Использование подсказки для получения дополнений от моделей
- Тестовые модели на игровых площадках Azure OpenAI Studio
- Создание решения на естественном языке с помощью службы Azure OpenAI
- Интеграция Azure OpenAI в свое приложение
- REST API Azure OpenAI
- Пакет SDK Azure OpenAI
- Применение оперативного проектирования с помощью службы Azure OpenAI
- Понимание оперативного проектирования
- Написание более эффективных подсказок
- Предоставление контекста для повышения точности
- Генерация кода с помощью службы Azure OpenAI
- Создание кода на естественном языке
- Полный код и помощь в процессе разработки
- Исправление ошибки и улучшение своего кода
- Создание изображений с помощью службы Azure OpenAI
- Что такое DALL-E
- Изучение DALL-E в Azure OpenAI Studio
- Использование Azure OpenAI REST API для моделей DALL-E
- Внедрение расширенной генерации извлечения (RAG) с помощью службы Azure OpenAI
- Как использовать собственные данные
- Добавление своего собственного источника данных
- Общение со своей моделью, используя свои собственные данные
- Основы ответственного генеративного ИИ
- Спланируйте ответственное генеративное решение ИИ
- Определение потенциального вреда
- Измерение потенциального вреда
- Смягчение потенциального вреда
- Использование ответственного генеративного решения искусственного интеллекта