Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

CourseAI-102T00
Course
Introduction

Ce cours officiel Microsoft de 4 jours est destiné aux développeurs de logiciels qui souhaitent créer des applications d'IA qui utilisent Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search et Microsoft Bot Framework. Le cours utilisera C#, Python ou JavaScript comme langage de programmation.

Objectifs
  • Décrire les considérations pour le développement d'applications compatibles avec l'IA
  • Créer, configurer, déployer et sécuriser les services cognitifs Azure
  • Développer des applications qui analysent le texte
  • Développer des applications vocales
  • Créez des applications avec des capacités de compréhension du langage naturel
  • Créer des applications QnA
  • Créez des solutions conversationnelles avec des robots
  • Utiliser les services de vision par ordinateur pour analyser des images et des vidéos
  • Créez des modèles de vision par ordinateur personnalisés
  • Développer des applications qui détectent, analysent et reconnaissent les visages
  • Développer des applications qui lisent et traitent le texte des images et des documents
  • Créez des solutions de recherche intelligentes pour l'exploration des connaissances
Connaissances préalables
  • Connaissance de Microsoft Azure et capacité à naviguer sur le portail Azure
  • Connaissance de C # ou Python
  • Familiarité avec la sémantique de programmation JSON et REST
  • Si vous êtes nouveau dans l'intelligence artificielle et que vous souhaitez une vue d'ensemble des fonctionnalités de l'intelligence artificielle sur Azure, envisagez de compléter la certification Azure AI Fundamentals avant de prendre celle-ci.
Contenu du cours

Module 1 : Introduction à l'IA sur Azure
L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus au cœur des applications et des services modernes. Dans ce module, vous découvrirez certaines fonctionnalités d'IA courantes que vous pouvez exploiter dans vos applications, et comment ces fonctionnalités sont implémentées dans Microsoft Azure. Vous découvrirez également certaines considérations relatives à la conception et à la mise en œuvre de solutions d'IA de manière responsable.

  • Leçon 1 : Introduction à l'intelligence artificielle
  • Leçon 2 : Intelligence artificielle dans Azure


Module 2 : Développer des applications IA avec des services cognitifs
Les services cognitifs sont les principaux éléments constitutifs de l'intégration des capacités d'IA dans vos applications. Dans ce module, vous apprendrez à provisionner, sécuriser, surveiller et déployer des services cognitifs.

  • Leçon 1 : Premiers pas avec les services cognitifs
  • Leçon 2 : Utilisation des services cognitifs pour les applications d'entreprise


Module 3 : Premiers pas avec le traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (PNL) est une branche de l'intelligence artificielle qui traite de l'extraction d'informations à partir de la langue écrite ou parlée. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser les services cognitifs pour analyser et traduire du texte.

  • Leçon 1 : Analyse du texte
  • Leçon 2 : Traduire du texte


Module 4 : Création d'applications activées par la parole
De nombreuses applications et services modernes acceptent les entrées vocales et peuvent répondre en synthétisant du texte. Dans ce module, vous continuerez votre exploration des capacités de traitement du langage naturel en apprenant à créer des applications vocales.

  • Leçon 1 : Reconnaissance et synthèse de la parole
  • Leçon 2 : Traduction de la parole


Module 5 : Créer des solutions de compréhension du langage
Pour créer une application capable de comprendre et de répondre intelligemment aux entrées en langage naturel, vous devez définir et former un modèle de compréhension du langage. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser le service compréhension du langage pour créer une application capable d'identifier l'intention de l'utilisateur à partir d'une entrée en langage naturel.

  • Leçon 1 : Création d'une application de compréhension de la langue
  • Leçon 2 : Publication et utilisation d'une application de compréhension de la langue
  • Leçon 3 : Utilisation de la compréhension du langage avec la parole


Module 6 : Construire une solution QnA
L'un des types d'interaction les plus courants entre les utilisateurs et les agents logiciels d'IA consiste pour les utilisateurs à soumettre des questions en langage naturel et pour l'agent d'IA de répondre intelligemment avec une réponse appropriée. Dans ce module, vous découvrirez comment le service QnA Maker permet le développement de ce type de solution.

  • Leçon 1 : Création d'une base de connaissances QnA
  • Leçon 2 : Publication et utilisation d'une base de connaissances QnA


Module 7 : IA conversationnelle et Azure Bot Service
Les robots sont à la base d'un type d'application d'IA de plus en plus courant dans lequel les utilisateurs engagent des conversations avec des agents d'IA, souvent comme ils le feraient avec un agent humain. Dans ce module, vous explorerez Microsoft Bot Framework et Azure Bot Service, qui fournissent ensemble une plate-forme pour créer et offrir des expériences conversationnelles.

  • Leçon 1 : Principes de base des robots
  • Leçon 2 : Implémentation d'un robot conversationnel


Module 8 : Premiers pas avec la vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle dans lequel les applications logicielles interprètent l'entrée visuelle d'images ou de vidéos. Dans ce module, vous commencerez votre exploration de la vision par ordinateur en apprenant à utiliser les services cognitifs pour analyser des images et des vidéos.

  • Leçon 1 : Analyse des images
  • Leçon 2 : Analyse des vidéos


Module 9 : Développement de solutions de vision personnalisées
Bien qu'il existe de nombreux scénarios dans lesquels des capacités générales de vision par ordinateur prédéfinies peuvent être utiles, vous devez parfois entraîner un modèle personnalisé avec vos propres données visuelles. Dans ce module, vous explorerez le service Custom Vision et comment l'utiliser pour créer des modèles de classification d'image et de détection d'objets personnalisés.

  • Leçon 1 : Classification des images
  • Leçon 2 : Détection d'objets


Module 10 : Détection, analyse et reconnaissance des visages
La détection, l'analyse et la reconnaissance faciales sont des scénarios de vision par ordinateur courants. Dans ce module, vous explorerez l'utilisateur des services cognitifs pour identifier les visages humains.

  • Leçon 1 : Détection des visages avec le service de vision par ordinateur
  • Leçon 2 : Utilisation du service de visage


Module 11 : Lire du texte dans des images et des documents
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est un autre scénario de vision par ordinateur courant, dans lequel un logiciel extrait du texte à partir d'images ou de documents. Dans ce module, vous explorerez les services cognitifs qui peuvent être utilisés pour détecter et lire du texte dans des images, des documents et des formulaires.

  • Leçon 1 : Lire un texte avec le service de vision par ordinateur
  • Leçon 2 : Extraction d'informations à partir de formulaires avec le service Form Recognizer


Module 12 : Création d'une solution d'exploration des connaissances
En fin de compte, de nombreux scénarios d'IA impliquent une recherche intelligente d'informations en fonction des requêtes des utilisateurs. L'exploration des connaissances alimentée par l'IA est un moyen de plus en plus important de créer des solutions de recherche intelligentes qui utilisent l'IA pour extraire des informations à partir de vastes référentiels de données numériques et permettre aux utilisateurs de trouver et d'analyser ces informations.

  • Leçon 1 : Implémentation d'une solution de recherche intelligente
  • Leçon 2 : Développer des compétences personnalisées pour un pipeline d'enrichissement
  • Leçon 3 : Création d'un magasin de connaissances
Documentation

Support de cours officiel Microsoft.

Examen

Ce cours prépare à l'examen AI-102 : Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

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Certification

Ce cours fait partie du cursus de certification suivant :

Lab / Exercices

Module 2

  • Lab : Premiers pas avec les services cognitifs
  • Lab : Gérer la sécurité des services cognitifs
  • Lab : Surveiller les services cognitifs
  • Lab : Utiliser un conteneur de services cognitifs

Module 3

  • Lab : Analyser du texte
  • Lab : Traduire du texte

Module 4

  • Lab : Reconnaître et synthétiser la parole
  • Lab : Traduire le discours

Module 5

  • Lab : Créer une application de compréhension de la langue
  • Lab : Créer une application cliente de compréhension du langage
  • Lab : Utiliser les services de compréhension de la parole et du langage

Module 6

  • Lab : Créer une solution QnA

Module 7

  • Lab : Créer un robot avec le SDK Bot Framework
  • Lab : Créer un robot avec Bot Framework Composer

Module 8

  • Lab : Analyser des images avec la vision par ordinateur
  • Lab : Analyser une vidéo avec un indexeur vidéo

Module 9

  • Lab : Classer les images avec une vision personnalisée
  • Lab : Détecter les objets dans les images avec une vision personnalisée

Module 10

  • Lab : Détecter, analyser et reconnaître les visages

Module 11

  • Lab : Lire du texte dans les images
  • Lab : Extraire des données à partir de formulaires

Module 12

  • Lab : Créer une solution de recherche cognitive Azure
  • Lab : Créer une compétence personnalisée pour la recherche cognitive Azure
  • Lab : Créer une base de connaissances avec la recherche cognitive Azure

Classe présentielle

  • AI-102T00
  • 4 jours
  • Campus Genève / Lausanne
  • CHF 3'100.00

Autres formats

Sur-mesure

Classe virtuelle

  • 4 jours
  • CHF 3'100.00

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