Microsoft представила ряд курсов по изучению искусственного интеллекта (ИИ, AI). Линейка тренингов Microsoft Azure AI показывает как ИИ позволяет создавать потрясающие новые решения и системы взаимодействия, а Microsoft Azure предоставляет удобные и простые сервисы для начала работы.
Этот курс по изучению ИИ дает знания об основных понятиях, связанных с искусственным интеллектом и службами Azure, которые можно использовать для создания решений ИИ. Он предназначен для повышения осведомленности о распространенных рабочих нагрузках искусственного интеллекта и способности идентифицировать службы Azure для их поддержки.
Обучение на этом курсе станет одним из первых шагов в изучении облачных служб искусственного интеллекта с помощью Microsoft Azure, перед получением дальнейших сертификаций на основе ролей Azure, таких, как Azure Data Scientist Associate или Azure AI Engineer Associate.
По окончании курса слушатели смогут:
- Описать рабочие нагрузки и соображения искусственного интеллекта
- Описать фундаментальные принципы машинного обучения в Azure
- Описать функции рабочих нагрузок компьютерного зрения в Azure
- Описать функции рабочих нагрузок обработки естественного языка (NLP) в Azure
- Описать функции генеративных рабочих нагрузок ИИ в Azure
Аудитория
Курс предназначен для всех, кто хочет узнать о типах решений, которые делает ИИ. А также службы Microsoft Azure, которые можно использовать для их создания. Этот курс об искусственном интеллекте для начинающих, поэтому для обучения на нем вам не обязательно иметь опыт использования Azure, но предполагается базовый уровень знания компьютерных технологий и Интернета.
Некоторые концепции, рассматриваемые в курсе, требуют базового понимания математики, например, умения интерпретировать диаграммы. Курс включает практические занятия, включающие работу с данными и выполнение кода, поэтому знание фундаментальных принципов программирования будет полезным.
Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
- Опыт работы с компьютером и Интернетом
- Фундаментальные концепции искусственного интеллекта
- Введение в ИИ
- Понимание машинного обучения
- Компьютерное зрение
- Понимание обработки естественного языка
- Понимание аналитики документов и интеллектуальный анализ знаний
- Понимание генеративного ИИ
- Проблемы и риски, связанные с ИИ
- Понимание ответственного ИИ
- Основы машинного обучения
- Что такое машинное обучение
- Виды машинного обучения
- Регрессия
- Бинарная классификация
- Мультиклассовая классификация
- Кластеризация
- Глубокое обучение
- Машинное обучение Azure
- Основы служб искусственного интеллекта Azure
- Службы искусственного интеллекта на платформе Azure
- Создание ресурсов службы искусственного интеллекта Azure
- Использование службы искусственного интеллекта Azure
- Понимание аутентификации для служб Azure AI
- Основы компьютерного зрения
- Изображения и обработка изображений
- Машинное обучение для компьютерного зрения
- Azure ИИ-видение
- Основы распознавания лиц
- Понимание анализа лиц
- Начало работы с анализом лиц в Azure
- Основы оптического распознавания символов
- Начало работы с Vision Studio в Azure
- Основы анализа текста с помощью языковой службы
- Понимание текстовой аналитики
- Начало работы с анализом текста
- Основы вопросно-ответного решения с помощью Language Service
- Понимание вопросно-ответного решения
- Начало работы с Language Service и службой Azure Bot
- Основы понимания разговорной речи
- Описание понимания разговорной речи
- Начало работы с пониманием разговорной речи в Azure
- Анализ текста с помощью Azure AI Language
- Обеспечение ресурса Azure AI Language
- Определение языка
- Извлечение ключевых фраз
- Анализ настроения
- Извлечение объектов
- Извлечение связанных объектов
- Основы речи Azure AI
- Понимание распознавания и синтез речи
- Начало работы с речью в Azure
- Основы Azure AI Document Intelligence
- Изучение возможностей анализа документов
- Начало работы с анализом в Azure
- Основы интеллектуального анализа знаний и поиска Azure AI
- Что такое ИИ-поиск Azure
- Определение элементов поискового решения
- Использование набора навыков для определения конвейера расширения
- Понимание индексов
- Использование индексатора для создания индекса
- Сохранение расширенных данных в хранилище знаний
- Создание индекса на портале Azure
- Запрос данных в индексе поиска Azure AI
- Основы генеративного искусственного интеллекта
- Что такое генеративный ИИ
- Большие языковые модели
- Что такое Azure OpenAI
- Что такое Copilot
- Улучшите генеративные реакции ИИ с помощью оперативного проектирования
- Основы службы Azure OpenAI
- Что такое генеративный ИИ
- Описание Azure OpenAI
- Использование Azure OpenAI
- Понимание возможностей естественного языка OpenAI
- Понимание возможностей генерации кода OpenAI
- Понимание возможностей генерации изображений OpenAI
- Описание политики доступа и ответственного ИИ Azure OpenAI
- Основы ответственного генеративного искусственного интеллекта
- Планирование ответственного генеративного решения ИИ
- Определение потенциального вреда
- Измерение потенциального вреда
- Смягчение потенциального вреда
- Использование ответственного генеративного решения искусственного интеллекта