AI-102T00: Projektowanie i wdrażanie rozwiązania AI Microsoft Azure

Charakterystyka

AI-102 Projektowanie i wdrażanie rozwiązania AI platformy Azure jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą tworzyć aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję, korzystając z usług Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search i Microsoft Bot Framework. W trakcie kursu używany będzie język programowania C# lub Python.

Wymagania

Przed przystąpieniem do tego kursu uczestnicy muszą posiadać:

• Znajomość platformy Microsoft Azure i umiejętność poruszania się po portalu Azure
• Znajomość języka C# lub Pythona
• Znajomość semantyki programowania JSON i REST

Lekcje

• Wprowadzenie do sztucznej inteligencji
• Sztuczna inteligencja na platformie Azure

Sztuczna inteligencja (AI) coraz częściej stanowi rdzeń nowoczesnych aplikacji i usług. W tym module poznasz typowe możliwości AI, które możesz wykorzystać w swoich aplikacjach, oraz dowiesz się, jak są one implementowane w Microsoft Azure. Poznasz również kwestie związane z odpowiedzialnym projektowaniem i wdrażaniem rozwiązań AI.

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Opisać zagadnienia dotyczące tworzenia aplikacji wykorzystujących AI
• Zidentyfikować usługi Azure do tworzenia aplikacji AI

Lekcje

• Wprowadzenie do usług Cognitive Services
• Korzystanie z usług Cognitive Services w aplikacjach korporacyjnych

Usługi Cognitive Services to podstawowe elementy składowe umożliwiające integrację możliwości AI z aplikacjami. W tym module dowiesz się, jak aprowizować, zabezpieczać, monitorować i wdrażać usługi cognitive services.

Laboratoria:

• Wprowadzenie do usług Cognitive Services
• Zarządzanie zabezpieczeniami usług Cognitive Services
• Monitorowanie usług Cognitive Services
• Korzystanie z kontenera usług Cognitive Services

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Aprowizować i korzystać z usług cognitive services na platformie Azure
• Zarządzać zabezpieczeniami usług cognitive services
• Monitorować usługi cognitive services
• Korzystać z kontenera usług cognitive services

Lekcje

• Analizowanie tekstu
• Tłumaczenie tekstu

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się wyciąganiem wniosków z języka pisanego lub mówionego. W tym module dowiesz się, jak używać usług cognitive services do analizowania i tłumaczenia tekstu.

Laboratoria:

• Tłumaczenie tekstu
• Analizowanie tekstu

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Używać usługi Text Analytics cognitive service do analizowania tekstu
• Używać usługi Translator cognitive service do tłumaczenia tekstu

Lekcje

• Rozpoznawanie i synteza mowy
• Tłumaczenie mowy

Wiele nowoczesnych aplikacji i usług akceptuje dane wejściowe w formie mowy i może odpowiadać, syntezując tekst. W tym module, kontynuując poznawanie możliwości przetwarzania języka naturalnego, dowiesz się, jak tworzyć aplikacje obsługujące mowę.

Laboratoria:

• Rozpoznawanie i synteza mowy
• Tłumaczenie mowy

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Używać usługi Speech cognitive service do rozpoznawania i syntezy mowy
• Używać usługi Speech cognitive service do tłumaczenia mowy

Lekcje

• Tworzenie aplikacji Language Understanding
• Publikowanie i używanie aplikacji Language Understanding
• Korzystanie z Language Understanding razem z mową

Aby zbudować aplikację, która potrafi inteligentnie rozumieć dane wejściowe w języku naturalnym i na nie odpowiadać, należy zdefiniować i wytrenować model rozumienia języka. W tym module dowiesz się, jak używać usługi Language Understanding do tworzenia aplikacji, która potrafi identyfikować intencje użytkownika na podstawie danych wejściowych w języku naturalnym.

Laboratoria:

• Tworzenie aplikacji klienckiej Language Understanding
• Tworzenie aplikacji Language Understanding
• Korzystanie z usług Speech i Language Understanding

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Tworzyć aplikację Language Understanding
• Tworzyć aplikację kliencką dla Language Understanding
• Integrować Language Understanding i mowę

Lekcje

• Tworzenie bazy wiedzy QnA
• Publikowanie i używanie bazy wiedzy QnA

Jednym z najczęstszych rodzajów interakcji między użytkownikami a agentami programowymi AI jest zadawanie pytań w języku naturalnym, na które agent AI inteligentnie odpowiada właściwą odpowiedzią. W tym module dowiesz się, w jaki sposób usługa QnA Maker umożliwia tworzenie tego rodzaju rozwiązań.

Laboratoria:

• Tworzenie rozwiązania QnA

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Używać usługi QnA Maker do tworzenia bazy wiedzy
• Używać bazy wiedzy QnA w aplikacji lub bocie

Lekcje

• Podstawy botów
• Implementowanie bota konwersacyjnego

Boty stanowią podstawę coraz powszechniejszego rodzaju aplikacji AI, w których użytkownicy prowadzą rozmowy z agentami AI, często tak, jak z człowiekiem. W tym module poznasz Microsoft Bot Framework i usługę Azure Bot Service, które razem tworzą platformę do tworzenia i dostarczania doświadczeń konwersacyjnych.

Laboratoria:

• Tworzenie bota za pomocą zestawu Bot Framework SDK
• Tworzenie bota za pomocą narzędzia Bot Framework Composer

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Używać zestawu Bot Framework SDK do tworzenia bota
• Używać narzędzia Bot Framework Composer do tworzenia bota

Lekcje

• Analizowanie obrazów
• Analizowanie wideo

Widzenie komputerowe to obszar sztucznej inteligencji, w którym aplikacje interpretują dane wizualne z obrazów lub wideo. W tym module rozpoczniesz poznawanie widzenia komputerowego, ucząc się, jak używać usług cognitive services do analizowania obrazów i wideo.

Laboratoria:

• Analizowanie wideo
• Analizowanie obrazów za pomocą widzenia komputerowego

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Używać usługi Computer Vision do analizowania obrazów
• Używać narzędzia Video Analyzer do analizowania wideo

Lekcje

• Klasyfikacja obrazów
• Wykrywanie obiektów

Chociaż w wielu scenariuszach przydatne są wstępnie zdefiniowane ogólne możliwości widzenia komputerowego, czasami trzeba wytrenować niestandardowy model na własnych danych wizualnych. W tym module poznasz usługę Custom Vision i dowiesz się, jak jej używać do tworzenia niestandardowych modeli klasyfikacji obrazów i wykrywania obiektów.

Laboratoria:

• Klasyfikowanie obrazów za pomocą usługi Custom Vision
• Wykrywanie obiektów na obrazach za pomocą usługi Custom Vision

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Używać usługi Custom Vision do implementowania klasyfikacji obrazów
• Używać usługi Custom Vision do implementowania wykrywania obiektów

Lekcje

• Wykrywanie twarzy za pomocą usługi Computer Vision
• Korzystanie z usługi Face

Wykrywanie, analizowanie i rozpoznawanie twarzy to typowe scenariusze widzenia komputerowego. W tym module dowiesz się, jak używać usług cognitive services do identyfikowania ludzkich twarzy.

Laboratoria:

• Wykrywanie, analizowanie i rozpoznawanie twarzy

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Wykrywać twarze za pomocą usługi Computer Vision
• Wykrywać, analizować i rozpoznawać twarze za pomocą usługi Face

Lekcje

• Odczytywanie tekstu za pomocą usługi Computer Vision
• Wyodrębnianie informacji z formularzy za pomocą usługi Form Recognizer

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) to kolejny typowy scenariusz widzenia komputerowego, w którym oprogramowanie wyodrębnia tekst z obrazów lub dokumentów. W tym module poznasz usługi cognitive services, których można używać do wykrywania i odczytywania tekstu z obrazów, dokumentów i formularzy.

Laboratoria:

• Odczytywanie tekstu z obrazów
• Wyodrębnianie danych z formularzy

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Używać usługi Computer Vision do odczytywania tekstu z obrazów i dokumentów
• Używać usługi Form Recognizer do wyodrębniania danych z formularzy cyfrowych

Lekcje

• Implementowanie inteligentnego rozwiązania wyszukiwania
• Tworzenie niestandardowych umiejętności dla potoku wzbogacania
• Tworzenie magazynu wiedzy

Ostatecznie wiele scenariuszy AI obejmuje inteligentne wyszukiwanie informacji na podstawie zapytań użytkowników. Oparta na sztucznej inteligencji eksploracja wiedzy to coraz ważniejszy sposób budowania inteligentnych rozwiązań wyszukiwania, które wykorzystują AI do wyciągania wniosków z dużych repozytoriów danych cyfrowych i umożliwiają użytkownikom znajdowanie i analizowanie tych wniosków.

Laboratoria:

• Tworzenie niestandardowej umiejętności dla usługi Azure Cognitive Search
• Tworzenie rozwiązania Azure Cognitive Search
• Tworzenie magazynu wiedzy za pomocą usługi Azure Cognitive Search

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Tworzyć inteligentne rozwiązanie wyszukiwania za pomocą usługi Azure Cognitive Search
• Implementować niestandardową umiejętność w potoku wzbogacania usługi Azure Cognitive Search
• Używać usługi Azure Cognitive Search do tworzenia magazynu wiedzy