Курс AI-102T00 Проектирование и реализация решения Microsoft Azure AI | nt.ua

(044) 390 73 35 (050) 352 68 64

EN RU UA

Курс AI-102T00 Проектирование и реализация решения Microsoft Azure AI

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
  1. 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
  2. Создание и использование службы Azure AI
    • Предоставление ресурса служб искусственного интеллекта Azure
    • Определение конечных точек и ключей
    • Использование REST API
    • Использование SDK
  3. Безопасность Службы искусственного интеллекта Azure
    • Рассмотрение аутентификации
    • Реализация сетевой безопасности
  4. Мониторинг Службы искусственного интеллекта Azure
    • Мониторинг стоимости
    • Создание оповещений
    • Просмотр показателей
    • Управление логами диагностики
  5. Развертывание служб ИИ в контейнерах
    • Понимание контейнеров
    • Использование контейнеров служб Azure AI
  6. Анализ изображений
    • Предоставление ресурса Azure AI Vision
    • Анализ изображения
    • Создание смарт-миниатюры
  7. Классификация изображений
    • Предоставление ресурсов Azure для Azure AI Custom Vision
    • Понимание классификации изображений
    • Обучение классификатора изображений
  8. 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
  9. Чтение текста в изображениях и документах с помощью Azure AI Vision Service
    • Изучение возможностей Azure AI Vision для чтения текста
    • Использование API чтения
  10. Анализ видео
    • Понимание возможностей индексатора видео Azure
    • Извлечение персонализированной информации
    • Использование виджетов и API Video Analyzer
  11. Анализ текста с помощью Azure AI Language
    • Предоставление ресурса Azure AI Language
    • Определение языка
    • Извлечение ключевых фраз
    • Анализ настроения
    • Извлечение объектов
    • Извлечение связанных объектов
  12. 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
  13. 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
  14. Создание собственного решения для классификации текста
    • Понимание типов проектов классификации
    • Понимание, как создавать проекты классификации текста
  15. Создание собственного решения для извлечения именованных объектов
    • Понимание распознавания объектов с пользовательским именем
    • Маркировка своих данных
    • Обучение и оценка своей модели
  16. 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
  17. 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
  18. Перевод речи с помощью службы речи Azure AI
    • Предоставление ресурса Azure для перевода речи
    • Перевод речи в текст
    • Синтезирование переводов
  19. Создание решения Azure AI Search
    • Управление вместимостью
    • Понимание компонентов поиска
    • Понимание процесса индексации
    • Поиск по индексу
    • Применение фильтрации и сортировки
    • Улучшение индекса
  20. Создание собственных навыков для поиска Azure AI
    • Создание собственных навыков
    • Добавление пользовательского навыка в набор навыков
  21. Создание хранилища знаний с помощью Azure AI Search
    • Определение прогнозов
    • Определение хранилища знаний
  22. Планирование решения Azure AI Document Intelligence
    • Понимание искусственного интеллекта в документах
    • Планирование ресурсов Azure AI Document Intelligence
    • Выберите тип модели
  23. Использование готовых моделей Azure AI Document Intelligence
    • Понимание готовых моделей
    • Использование модели «Общий документ», «Чтение» и «Макет»
    • Использование финансовых, идентификационных и компоновочных моделей
  24. 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
  25. 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
  26. Создание решения на естественном языке с помощью службы Azure OpenAI
    • Интеграция Azure OpenAI в свое приложение
    • REST API Azure OpenAI
    • Пакет SDK Azure OpenAI
  27. Применение оперативного проектирования с помощью службы Azure OpenAI
    • Понимание оперативного проектирования
    • Написание более эффективных подсказок
    • Предоставление контекста для повышения точности
  28. 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
  29. 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
  30. 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
  31. Основы ответственного генеративного ИИ
    • Спланируйте ответственное генеративное решение ИИ
    • Определение потенциального вреда
    • Измерение потенциального вреда
    • Смягчение потенциального вреда
    • Использование ответственного генеративного решения искусственного интеллекта

Регистрация на ближайший курс

Код курса

AI-102T00

Код экзамена

Длительность, дней (часов)

4 (32)

Ближайшие даты

Цена, грн

График занятий

Дата

Время

10.02.25
09:30 - 17:00
11.02.25
09:30 - 17:00
12.02.25
09:30 - 17:00
13.02.25
09:30 - 17:00

В стоимость курса входит

  • LIVE-обучение вне зависимости от формата участия в курсе (очно/удаленно)
  • Электронные материалы Microsoft
  • Преднастроенная среда и обучение на современном оборудовании
  • Электронный сертификат Microsoft
  • Обед и кофе-брейки (очный курс)
  • Консультации тренера в течении 6-ти месяцев после окончания курса