AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

Цель курса - Предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для проектирования и реализации решений на базе искусственного интеллекта в Microsoft Azure. Курс охватывает основные концепции, инструменты и методы, используемые для создания и развертывания AI-решений.  

Аудитория
Этот курс предназначен для инженеров-программистов, занимающихся созданием, управлением и развертыванием решений на базе искусственного интеллекта, которые используют Azure AI Services, Azure AI Search и Azure OpenAI. Они знакомы с C# или Python и имеют знания о использовании REST-ориентированных API для создания решений в области компьютерного зрения, анализа языка, добычи знаний, интеллектуального поиска и генеративного ИИ на платформе Azure.

По окончании курса слушатели смогут:

• Использовать Cognitive Services в Microsoft Azure при разработке решений для искусственного интеллекта;
• Описать рекомендации и службы Azure для создания решений с поддержкой AI;
• Описать службы Azure для разработки приложений AI;
• Подготавливать к работе и использовать когнитивные службы в Azure;
• Управлять безопасностью и осуществлять мониторинг когнитивных служб;
• Использовать контейнер когнитивных служб;
• Использовать когнитивные службы анализа текста, перевода текста, и речевую службу для распознавания, синтеза и перевода речи;
• Создавать приложения для распознавания языка и речи;
• Использовать QnA Maker для создания базы знаний;
• Использовать базу знаний QnA в приложении или боте;
• Использовать Bot Framework SDK и Bot Framework Composer для создания бота;
• Использовать службу компьютерного зрения для анализа изображений;
• Использовать индексатор видео для анализа видео;
• Использовать службу Computer Vision для классификации изображений и обнаружения объектов;
• Обнаруживать лица с помощью службы компьютерного зрения Computer Vision;
• Обнаруживать, анализировать и распознавать лица с помощью службы распознавания лиц;
• Использовать службу компьютерного зрения для чтения текста на изображениях и в документах;
• Использовать службу распознавания форм для извлечения данных из цифровых форм;
• Создать решение интеллектуального поиска с помощью Azure Cognitive Search;
• Использовать Azure Cognitive Search для создания хранилища знаний.

Необходимая подготовка

Для эффективного обучения на курсе слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:

• Знание основ Azure;
• Знание языков программирования C# или Python;
• Знание семантики JSON и REST.

Модуль 1: Введение в AI на платформе Azure

Темы

• Знакомство с искусственным интеллектом
• Искусственный интеллект в Azure

Модуль 2: Разработка приложений AI с Azure Cognitive Services

Темы

• Начало работы с когнитивными службами
• Использование когнитивных служб для приложений           

Лабораторная работа: Начало работы с когнитивными службами, управление их безопасностью, а также мониторинг и использование контейнера когнитивных служб

Модуль 3: Введение в обработку естественного языка

Темы

• Анализ текста
• Перевод текста

Лабораторная работа: Анализ и перевод текста

Модуль 4: Построение приложений с поддержкой речи

Темы

• Распознавание и синтез речи
• Перевод речи

Лабораторная работа: Распознавание, синтез и перевод речи    

Модуль 5: Создание решений для понимания языка

Темы

• Создание приложения для понимания языка
• Публикация и использование приложения для понимания языка
• Использование понимания языка и речи

Лабораторная работа: Создание приложения для понимания языка, создание клиентского приложения для понимания языка и использование служб речи и понимания языка       

Модуль 6: Создание решения QnA

Темы

• Создание базы знаний QnA
• Публикация и использование базы знаний QnA

Лабораторная работа: Создание решения QnA 

Модуль 7: Разговорный AI и служба Azure Bot

Темы

• Основы ботов
• Реализация разговорного бота

Лабораторная работа: Создание бота с помощью Bot Framework SDK и Bot Framework Composer 

Модуль 8: Введение в компьютерное зрение

Темы

• Анализ изображений
• Анализ видео

Лабораторная работа: Анализ видео и анализ изображений с помощью компьютерного зрения

Модуль 9: Разработка решений Custom Vision в области распознавания образов

Темы

• Классификация изображений
• Обнаружение объектов

Лабораторная работа: Классификация изображений и определение объектов на изображениях с помощью Custom Vision

Модуль 10: Обнаружение, анализ и распознавание лиц

Темы

• Обнаружение лиц с помощью службы компьютерного зрения
• Использование службы распознавания лиц

Лабораторная работа: Обнаружение, анализ и распознавание лиц.

Модуль 11: Чтение текста на изображениях и в документах

Темы

• Чтение текста с помощью службы компьютерного зрения
• Извлечение информации из форм с помощью службы распознавания форм

Лабораторная работа: Чтение текста на изображениях и извлечение данных из форм.

Модуль 12: Создание решения для интеллектуального анализа знаний

Темы

• Реализация решения интеллектуального поиска
• Разработка пользовательских навыков для конвейера обогащения
• Создание хранилища знаний

Лабораторная работа: Создание решения Azure Cognitive Search, создание пользовательского навыка для Azure Cognitive Search и создание хранилища знаний с помощью Azure Cognitive Search