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

Moduł 1: Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w Azure

Sztuczna inteligencja (AI) coraz częściej stanowi podstawę nowoczesnych aplikacji i usług. W tym module dowiesz się o niektórych typowych możliwościach AI, które można wykorzystać w swoich aplikacjach, oraz o tym, jak te możliwości są realizowane w Microsoft Azure. Poznasz również kwestie związane z odpowiedzialnym projektowaniem i wdrażaniem rozwiązań sztucznej inteligencji.

Lekcje

• Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

• Sztuczna inteligencja w Azure

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Opisać kwestie związane z tworzeniem aplikacji wzbogaconych o sztuczną inteligencję

• Zidentyfikować usługi Azure do tworzenia aplikacji AI

Moduł 2: Tworzenie aplikacji AI z Cognitive Services

Cognitive Services to podstawowe elementy do integracji możliwości sztucznej inteligencji w aplikacjach. W tym module nauczysz się, jak udostępniać, zabezpieczać, monitorować i wdrażać usługi cognitive.

Lekcje

• Wprowadzenie do Cognitive Services

• Wykorzystywanie Cognitive Services w aplikacjach biznesowych

Laboratorium: Rozpoczęcie pracy z Cognitive Services

Laboratorium: Zarządzanie bezpieczeństwem Cognitive Services

Laboratorium: Monitorowanie Cognitive Services

Laboratorium: Korzystanie z kontenera Cognitive Services

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Udostępniać i korzystać z usług cognitive w Azure

• Zarządzać bezpieczeństwem usług cognitive

• Monitorować usługi cognitive

• Korzystać z kontenera usług cognitive

Moduł 3: Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się wydobywaniem informacji z tekstu pisanego lub mówionego. W tym module nauczysz się, jak używać usług cognitive do analizy i tłumaczenia tekstu.

Lekcje

• Analiza tekstu

• Tłumaczenie tekstu

Laboratorium: Tłumaczenie tekstu

Laboratorium: Analiza tekstu

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Korzystać z usługi Text Analytics do analizy tekstu

• Korzystać z usługi Translator do tłumaczenia tekstu

Moduł 4: Tworzenie aplikacji z obsługą mowy

Wiele nowoczesnych aplikacji i usług akceptuje dane wejściowe w formie mowy i może odpowiadać, syntetyzując tekst. W tym module kontynuujesz eksplorację możliwości przetwarzania języka naturalnego, ucząc się, jak tworzyć aplikacje z obsługą mowy.

Lekcje

• Rozpoznawanie i synteza mowy

• Tłumaczenie mowy

Laboratorium: Rozpoznawanie i synteza mowy

Laboratorium: Tłumaczenie mowy

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Korzystać z usługi Speech do rozpoznawania i syntezy mowy

• Korzystać z usługi Speech do tłumaczenia mowy

Moduł 5: Tworzenie rozwiązań do rozumienia języka

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

Lekcje

• Tworzenie aplikacji Language Understanding

• Publikowanie i korzystanie z aplikacji Language Understanding

• Integracja Language Understanding z usługą Speech

Laboratorium: Tworzenie aplikacji klienckiej do 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 do Language Understanding

• Integrować Language Understanding z usługą Speech

Moduł 6: Tworzenie rozwiązania QnA

Jednym z najczęstszych rodzajów interakcji między użytkownikami a agentami AI jest zadawanie pytań w języku naturalnym, na które agent AI inteligentnie odpowiada. W tym module poznasz, jak usługa QnA Maker umożliwia tworzenie tego typu rozwiązań.

Lekcje

• Tworzenie bazy wiedzy QnA

• Publikowanie i korzystanie z bazy wiedzy QnA

Laboratorium: Tworzenie rozwiązania QnA

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Korzystać z QnA Maker do tworzenia bazy wiedzy

• Korzystać z bazy wiedzy QnA w aplikacji lub bocie

Moduł 7: Konwersacyjna AI i usługa Azure Bot

Boty są podstawą coraz bardziej popularnego rodzaju aplikacji AI, w których użytkownicy prowadzą konwersacje z agentami AI, często w sposób podobny do rozmowy z człowiekiem. W tym module poznasz Microsoft Bot Framework oraz usługę Azure Bot, które razem stanowią platformę do tworzenia i dostarczania konwersacyjnych doświadczeń.

Lekcje

• Podstawy botów

• Implementacja konwersacyjnego bota

Laboratorium: Tworzenie bota za pomocą Bot Framework SDK

Laboratorium: Tworzenie bota za pomocą Bot Framework Composer

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Korzystać z Bot Framework SDK do tworzenia bota

• Korzystać z Bot Framework Composer do tworzenia bota

Moduł 8: Wprowadzenie do przetwarzania obrazu

Przetwarzanie obrazu to dziedzina sztucznej inteligencji, w której aplikacje interpretują dane wejściowe z obrazów lub wideo. W tym module rozpoczniesz eksplorację przetwarzania obrazu, ucząc się, jak używać usług cognitive do analizy obrazów i wideo.

Lekcje

• Analiza obrazów

• Analiza wideo

Laboratorium: Analiza wideo

Laboratorium: Analiza obrazów za pomocą przetwarzania obrazu

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Korzystać z usługi Computer Vision do analizy obrazów

• Korzystać z Video Analyzer do analizy wideo

Moduł 9: Tworzenie niestandardowych rozwiązań do przetwarzania obrazu

Chociaż istnieje wiele scenariuszy, w których można wykorzystać wstępnie zdefiniowane ogólne możliwości przetwarzania obrazu, czasami konieczne jest wytrenowanie niestandardowego modelu na podstawie własnych danych wizualnych. W tym module poznasz usługę Custom Vision oraz dowiesz się, jak jej używać do tworzenia niestandardowych modeli klasyfikacji obrazów i wykrywania obiektów.

Lekcje

• Klasyfikacja obrazów

• Wykrywanie obiektów

Laboratorium: Klasyfikacja obrazów za pomocą Custom Vision

Laboratorium: Wykrywanie obiektów na obrazach za pomocą Custom Vision

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Korzystać z usługi Custom Vision do implementacji klasyfikacji obrazów

• Korzystać z usługi Custom Vision do implementacji wykrywania obiektów

Moduł 10: Wykrywanie, analiza i rozpoznawanie twarzy

Wykrywanie, analiza i rozpoznawanie twarzy to typowe scenariusze przetwarzania obrazu. W tym module poznasz, jak używać usług cognitive do identyfikowania ludzkich twarzy.

Lekcje

• Wykrywanie twarzy za pomocą usługi Computer Vision

• Korzystanie z usługi Face

Laboratorium: Wykrywanie, analiza 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: Czytanie tekstu na obrazach i w dokumentach

Rozpoznawanie znaków optycznych (OCR) to kolejny typowy scenariusz przetwarzania obrazu, w którym oprogramowanie wydobywa tekst z obrazów lub dokumentów. W tym module poznasz usługi cognitive, które mogą być używane do wykrywania i czytania tekstu na obrazach, dokumentach i formularzach.

Lekcje

• Czytanie tekstu za pomocą usługi Computer Vision

• Wydobywanie informacji z formularzy za pomocą usługi Form Recognizer

Laboratorium: Czytanie tekstu na obrazach

Laboratorium: Wydobywanie danych z formularzy

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Korzystać z usługi Computer Vision do czytania tekstu na obrazach i dokumentach

• Korzystać z usługi Form Recognizer do wydobywania danych z cyfrowych formularzy

Moduł 12: Tworzenie rozwiązania do wydobywania wiedzy

Wiele scenariuszy AI ostatecznie sprowadza się do inteligentnego wyszukiwania informacji na podstawie zapytań użytkowników. Wydobywanie wiedzy wspierane przez AI to coraz ważniejszy sposób tworzenia inteligentnych rozwiązań wyszukiwania, które wykorzystują sztuczną inteligencję do wydobywania informacji z dużych repozytoriów danych cyfrowych i umożliwiają użytkownikom znajdowanie i analizowanie tych informacji.

Lekcje

• Implementacja inteligentnego rozwiązania wyszukiwania

• Tworzenie niestandardowych umiejętności dla potoku wzbogacania

• Tworzenie magazynu wiedzy

Laboratorium: Tworzenie niestandardowej umiejętności dla Azure Cognitive Search

Laboratorium: Tworzenie rozwiązania Azure Cognitive Search

Laboratorium: Tworzenie magazynu wiedzy za pomocą Azure Cognitive Search

Po ukończeniu tego modułu uczestnicy będą potrafili:

• Tworzyć inteligentne rozwiązanie wyszukiwania z Azure Cognitive Search

• Implementować niestandardową umiejętność w potoku wzbogacania Azure Cognitive Search

• Korzystać z Azure Cognitive Search do tworzenia magazynu wiedzy