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

Moduł 1: Wprowadzenie do sztucznej inteligencji 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.

Lekcje

• Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

• Sztuczna inteligencja na platformie Azure

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Opisać zagadnienia dotyczące tworzenia aplikacji wykorzystujących AI

• Zidentyfikować usługi Azure do tworzenia aplikacji AI

Moduł 2: Tworzenie aplikacji AI za pomocą usług Cognitive Services

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.

Lekcje

• Wprowadzenie do usług Cognitive Services

• Korzystanie z usług Cognitive Services w aplikacjach korporacyjnych

Laboratorium: Wprowadzenie do usług Cognitive Services

Laboratorium: Zarządzanie zabezpieczeniami usług Cognitive Services

Laboratorium: Monitorowanie usług Cognitive Services

Laboratorium: 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

Moduł 3: Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego

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.

Lekcje

• Analizowanie tekstu

• Tłumaczenie tekstu

Laboratorium: Tłumaczenie tekstu

Laboratorium: 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

Moduł 4: Tworzenie aplikacji obsługujących mowę

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.

Lekcje

• Rozpoznawanie i synteza mowy

• Tłumaczenie mowy

Laboratorium: Rozpoznawanie i synteza mowy

Laboratorium: 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

Moduł 5: Tworzenie rozwiązań rozumienia języka

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.

Lekcje

• Tworzenie aplikacji Language Understanding

• Publikowanie i używanie aplikacji Language Understanding

• Korzystanie z Language Understanding razem z mową

Laboratorium: Tworzenie aplikacji klienckiej Language Understanding

Laboratorium: Tworzenie aplikacji Language Understanding

Laboratorium: 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

Moduł 6: Tworzenie rozwiązania 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.

Lekcje

• Tworzenie bazy wiedzy QnA

• Publikowanie i używanie bazy wiedzy QnA

Laboratorium: 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

Moduł 7: Konwersacyjna sztuczna inteligencja i usługa Azure Bot Service

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.

Lekcje

• Podstawy botów

• Implementowanie bota konwersacyjnego

Laboratorium: Tworzenie bota za pomocą zestawu Bot Framework SDK

Laboratorium: 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

Moduł 8: Wprowadzenie do widzenia komputerowego

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.

Lekcje

• Analizowanie obrazów

• Analizowanie wideo

Laboratorium: Analizowanie wideo

Laboratorium: 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

Moduł 9: Tworzenie niestandardowych rozwiązań widzenia komputerowego

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.

Lekcje

• Klasyfikacja obrazów

• Wykrywanie obiektów

Laboratorium: Klasyfikowanie obrazów za pomocą usługi Custom Vision

Laboratorium: 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

Moduł 10: Wykrywanie, analizowanie i rozpoznawanie twarzy

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

Lekcje

• Wykrywanie twarzy za pomocą usługi Computer Vision

• Korzystanie z usługi Face

Laboratorium: 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

Moduł 11: Odczytywanie tekstu z obrazów i dokumentów

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.

Lekcje

• Odczytywanie tekstu za pomocą usługi Computer Vision

• Wyodrębnianie informacji z formularzy za pomocą usługi Form Recognizer

Laboratorium: Odczytywanie tekstu z obrazów

Laboratorium: 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

Moduł 12: Tworzenie rozwiązania eksploracji 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.

Lekcje

• Implementowanie inteligentnego rozwiązania wyszukiwania

• Tworzenie niestandardowych umiejętności dla potoku wzbogacania

• Tworzenie magazynu wiedzy

Laboratorium: Tworzenie niestandardowej umiejętności dla usługi Azure Cognitive Search

Laboratorium: Tworzenie rozwiązania Azure Cognitive Search

Laboratorium: 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