Detail kurzu

AI-102 Návrh a implementace řešení Microsoft Azure AI

EDU Trainings s.r.o.

Popis kurzu

AI-102 Navrhování a implementace řešení Azure AI je určeno pro vývojáře softwaru, kteří chtějí vytvářet aplikace s umělou inteligencí, které využívají Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search a Microsoft Bot Framework. Kurz bude používat C# nebo Python jako programovací jazyk.

Obsah kurzu

Modul 1: Úvod do AI v Azure
Umělá inteligence (AI) je stále více jádrem moderních aplikací a služeb. V tomto modulu se dozvíte o některých běžných možnostech umělé inteligence, které můžete využít ve svých aplikacích, a o tom, jak jsou tyto možnosti implementovány v Microsoft Azure. Dozvíte se také o některých úvahách pro zodpovědné navrhování a implementaci řešení AI.
Lekce

Úvod do umělé inteligence
Umělá inteligence v Azure

Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

Popsat aspekty pro vytváření aplikací s podporou AI
Identifikovat služby Azure pro vývoj aplikací AI

Modul 2: Vývoj aplikací AI s kognitivními službami
Kognitivní služby jsou základními stavebními kameny pro integraci funkcí umělé inteligence do vašich aplikací. V tomto modulu se naučíte poskytovat, zabezpečovat, monitorovat a nasazovat kognitivní služby.
Lekce

Začínáme s kognitivními službami
Používání kognitivních služeb pro podnikové aplikace

Lab : Začátky s kognitivními službami
Lab : Správa zabezpečení Cognitive Services
Lab : Monitorování kognitivních služeb
Lab : Použití kontejneru Cognitive Services
Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

Poskytovat a využívat kognitivní služby v Azure
Spravovat zabezpečení kognitivních služeb
Sledovat kognitivní služby
Použít kontejner kognitivních služeb

Modul 3: Základy Natural Language Processing
Natural Language processing (NLP) je odvětví umělé inteligence, které se zabývá získáváním poznatků z psané nebo mluvené řeči. V tomto modulu se naučíte používat kognitivní služby k analýze a překladu textu.
Lekce

Analýza textu
Překlad textu

Lab : Analýza textu
Lab : Přeložení textu
Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

K analýze textu použít kognitivní službu Text Analytics
K překladu textu použít kognitivní službu Translator

Modul 4: Vytváření aplikací s podporou řeči
Mnoho moderních aplikací a služeb přijímá mluvený vstup a může reagovat syntézou textu. V tomto modulu budete pokračovat ve svém zkoumání možností zpracování přirozeného jazyka tím, že se naučíte vytvářet aplikace s podporou řeči.
Lekce

Rozpoznávání a syntéza řeči
Překlad řeči

Lab : Rozpoznání a syntetizování řeči
Lab : Přeložení řeči
Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

K rozpoznání a syntéze řeči použít kognitivní službu řeči
K překladu řeči použít kognitivní službu Speech

Modul 5: Vytváření řešení pro porozumění jazyku
Chcete-li vytvořit aplikaci, která dokáže inteligentně porozumět vstupu přirozeného jazyka a reagovat na něj, musíte definovat a trénovat model pro porozumění jazyku. V tomto modulu se naučíte, jak pomocí služby Language Understanding vytvořit aplikaci, která dokáže identifikovat záměr uživatele na základě vstupu v přirozeném jazyce.
Lekce

Vytvoření aplikace pro porozumění jazyku
Publikování a používání aplikace pro porozumění jazyku
Používání jazykového porozumění s řečí

Lab : Vytvoření aplikace pro porozumění jazyku
Lab : Vytvoření klientské aplikace pro porozumění jazyku
Lab : Služby pro porozumění řeči a jazyku
Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

Vytvořit aplikaci pro porozumění jazyku
Vytvořit klientskou aplikaci pro porozumění jazyku
Integrovat jazykové porozumění a řeč

Modul 6: Vytvoření řešení QnA
Jedním z nejběžnějších druhů interakce mezi uživateli a softwarovými agenty AI je, že uživatelé zadávají otázky v přirozeném jazyce a agent AI inteligentně odpovídá vhodnou odpovědí. V tomto modulu prozkoumáte, jak služba QnA Maker umožňuje vývoj tohoto druhu řešení.
Lekce

Vytvoření znalostní báze QnA
Publikování a používání znalostní báze QnA

Lab : Vytvoření řešení QnA
Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

Použít QnA Maker k vytvoření znalostní báze
Použít znalostní bázi QnA v aplikaci nebo robotu

Modul 7: Konverzační umělá inteligence a služba Azure Bot Service
Boti jsou základem pro stále běžnější druh aplikací umělé inteligence, ve kterých uživatelé konverzují s agenty umělé inteligence, často jako s lidským agentem. V tomto modulu prozkoumáte Microsoft Bot Framework a Azure Bot Service, které společně poskytují platformu pro vytváření a poskytování konverzačních prostředí.
Lekce

Základy botů
Implementace konverzačního bota

Lab : Vytvoření robota pomocí sady Bot Framework SDK
Lab : Vytvoření robota pomocí nástroje Bot Framework Composer
Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

K vytvoření robota použít sadu Bot Framework SDK
Pomocí nástroje Bot Framework Composer vytvořit robota

Modul 8: Začínáme s počítačovým viděním
Počítačové vidění je oblast umělé inteligence, ve které softwarové aplikace interpretují vizuální vstupy z obrázků nebo videa. V tomto modulu zahájíte svůj průzkum počítačového vidění tím, že se naučíte používat kognitivní služby k analýze obrázků a videa.
Lekce

Analýza obrázků
Analýza videí

Lab : Analýza snímků pomocí počítačového vidění
Lab : Analýza videa s Video Indexer
Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

K analýze snímků použít službu počítačové vidění
K analýze videí použít Video Indexer

Modul 9: Vývoj vlastních řešení vidění
I když existuje mnoho scénářů, kde mohou být užitečné předdefinované obecné možnosti počítačového vidění, někdy je potřeba trénovat vlastní model s vašimi vlastními vizuálními daty. V tomto modulu prozkoumáte službu Custom Vision a způsob, jak ji použít k vytvoření vlastní klasifikace obrázků a modelů detekce objektů.
Lekce

Klasifikace obrázků
Detekce objektů

Lab : Klasifikace obrázků pomocí vlastního vidění
Lab : Detekce objektů v obrázcích pomocí vlastního vidění
Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

K implementaci klasifikace obrázků použít službu Custom Vision
K implementaci detekce objektů použít službu Custom Vision

Modul 10: Detekce, analýza a rozpoznávání tváří
Detekce, analýza a rozpoznávání obličeje jsou běžné scénáře počítačového vidění. V tomto modulu prozkoumáte uživatele kognitivních služeb k identifikaci lidských tváří.
Lekce

Detekce tváří pomocí služby počítačového vidění
Používání služby Face Service

Lab : Detekce, analýza a rozpoznávání tváře
Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

Detekovat obličeje pomocí služby Computer Vision
Detekovat, analyzovat a rozpoznávat tváře pomocí služby Face

Modul 11: Čtení textu v obrázcích a dokumentech
Optické rozpoznávání znaků (OCR) je dalším běžným scénářem počítačového vidění, ve kterém software extrahuje text z obrázků nebo dokumentů. V tomto modulu prozkoumáte kognitivní služby, které lze použít k detekci a čtení textu v obrázcích, dokumentech a formulářích.
Lekce

Čtení textu se službou počítačového vidění
Extrahování informací z formulářů pomocí služby Form Recognizer

Lab : Čtení textu v obrázcích
Lab : Extrahování dat z formulářů
Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

Ke čtení textu v obrázcích a dokumentech použít službu Computer Vision
K extrahování dat z digitálních formulářů použít službu Form Recognizer

Modul 12: Vytvoření řešení pro získávání znalostí
Nakonec mnoho scénářů umělé inteligence zahrnuje inteligentní vyhledávání informací na základě uživatelských dotazů. Dolování znalostí na základě umělé inteligence je stále důležitější způsob, jak vytvářet inteligentní vyhledávací řešení, která využívají umělou inteligenci k získávání poznatků z velkých úložišť digitálních dat a umožňují uživatelům tyto poznatky najít a analyzovat.
Lekce

Implementace řešení inteligentního vyhledávání
Rozvoj vlastních dovedností pro potrubí obohacování
Vytvoření znalostního obchodu

Lab : Vytvoření řešení Azure Cognitive Search
Lab : Vytvoření vlastních dovedností pro Azure Cognitive Search
Lab : Vytvořit obchod znalostí pomocí Azure Cognitive Search
Po absolvování tohoto modulu budete schopni:

Vytvořit inteligentní vyhledávací řešení pomocí Azure Cognitive Search
Implementovat vlastní dovednost v kanálu obohacení Azure Cognitive Search
Pomocí Azure Cognitive Search vytvořit úložiště znalostí

Cílová skupina

Softwaroví inženýři, kteří se zabývají vytvářením, správou a nasazováním řešení AI, která využívají Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search a Microsoft Bot Framework. Jsou obeznámeni s C# nebo Pythonem a mají znalosti o používání API na bázi REST k vytváření počítačového vidění, jazykové analýzy, dolování znalostí, inteligentního vyhledávání a konverzačních řešení AI v Azure.
Certifikát Na dotaz.
Hodnocení




Organizátor



Další termíny kurzu
Termín Cena Místo konání Zarezervovat