Dieser Kurs wurde aus dem Portfolio des Anbieters entfernt und durch folgenden ersetzt: Microsoft AI-103: KI-Apps und -Agenten entwickeln auf Azure .
Kurs Microsoft AI-102: Entwickeln Sie KI-Lösungen in Azure es ist für ENTW von Software, die Ich will zu schaffen angewandtii ZUSAMMEN von KI ce nutzenază Azure Kognitive Dienste, Azure Kognitive Suche şi Microsoft Bot-Framework. Kurs va verwenden C# oder Python-ähnlich Sprache de Ernennung.
In innerhalb des Kurses Microsoft AI-102: Entwerfen und Implementieren von a Microsoft Azure AI Solution wird es tun lernen:
- Beschreiben Sie die Überlegungen zur Entwicklung von KI-Anwendungen
- Zum Erstellen, Konfigurieren, Implementieren şi effektiv sichern Azure Kognitive Dienste
- Entwicklung von Anwendungen zur Textanalyse
- Entwickeln Sie sprachgestützte Anwendungen
- So erstellen Sie Anwendungen mit Funktionen von Verständnis der natürlichen Sprache
- So erstellen Sie QnA-Anwendungen
- Konversationslösungen mit Bots erstellen
- Verwenden Sie Computer-Vision-Dienste, um Bilder zu analysieren şi Videos
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Computer-Vision-Modelle
- Anwendungen entwickeln, die erkennen und analysieren şi Ich erkenne Gesichter
- Anwendungen entwickeln, die lesen şi Prozesstext în Metaphorik şi Unterlagen
- Erstellung intelligenter Suchlösungen zur Wissensextraktion
Zu sein ZU beim Kurs Microsoft AI-102: Entwerfen und Implementieren von a Microsoft Azure AI-Lösung, Teilnehmer müssen:
- Wissen Microsoft Azure şi die Möglichkeit haben, durch das Portal zu navigieren Azure
- Sie verfügen über Kenntnisse in C# oder Python
- Machen Sie sich mit der JSON-Programmiersemantik vertraut şi REST
Materialien de flucht es în Sprache Germană. Die Übergabe wird gemacht în Sprache Română.
Modul 1: Einführung in die KI am Azure
Künstliche Intelligenz (KI) steht zunehmend im Mittelpunkt moderner Apps und Dienste. In diesem Modul lernen Sie einige gängige KI-Funktionen kennen, die Sie in Ihren Apps nutzen können, und erfahren, wie diese Funktionen implementiert werden Microsoft Azure. Außerdem lernen Sie einige Überlegungen zum verantwortungsvollen Entwerfen und Implementieren von KI-Lösungen kennen.
Modul 2: Entwicklung von KI-Apps mit Cognitive Services
Cognitive Services sind die Kernbausteine für die Integration von KI-Funktionen in Ihre Apps. In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie kognitive Dienste bereitstellen, sichern, überwachen und bereitstellen.
Modul 3: Erste Schritte mit der Verarbeitung natürlicher Sprache
Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Gewinnung von Erkenntnissen aus geschriebener oder gesprochener Sprache beschäftigt. In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie mithilfe kognitiver Dienste Text analysieren und übersetzen.
Modul 4: Erstellen sprachgestützter Anwendungen
Viele moderne Apps und Dienste akzeptieren gesprochene Eingaben und können mit der Synthese von Text reagieren. In diesem Modul setzen Sie Ihre Erkundung der Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache fort, indem Sie lernen, wie Sie sprachgestützte Anwendungen erstellen.
Modul 5: Lösungen zum Sprachverständnis erstellen
Um eine Anwendung zu erstellen, die natürliche Spracheingaben intelligent verstehen und darauf reagieren kann, müssen Sie ein Modell für das Sprachverständnis definieren und trainieren. In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie mit dem Language Understanding-Dienst eine App erstellen, die Benutzerabsichten anhand natürlicher Spracheingaben identifizieren kann.
Modul 6: Aufbau einer QnA-Lösung
Eine der häufigsten Arten der Interaktion zwischen Benutzern und KI-Software-Agenten besteht darin, dass Benutzer Fragen in natürlicher Sprache stellen und der KI-Agent intelligent mit einer angemessenen Antwort reagiert. In diesem Modul erfahren Sie, wie der QnA Maker-Dienst die Entwicklung dieser Art von Lösung ermöglicht.
Modul 7: Konversations-KI und die Azure Bot-Dienst
Bots sind die Grundlage für eine zunehmend verbreitete Art von KI-Anwendungen, bei denen Benutzer Gespräche mit KI-Agenten führen, oft wie mit einem menschlichen Agenten. In diesem Modul erkunden Sie die Microsoft Bot Framework und das Azure Bot Service, die zusammen eine Plattform für die Erstellung und Bereitstellung von Gesprächserlebnissen bieten.
Modul 8: Erste Schritte mit Computer Vision
Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Softwareanwendungen visuelle Eingaben aus Bildern oder Videos interpretieren. In diesem Modul beginnen Sie Ihre Erkundung von Computer Vision, indem Sie lernen, wie Sie kognitive Dienste zur Analyse von Bildern und Videos nutzen.
Modul 9: Entwicklung maßgeschneiderter Vision-Lösungen
Während es viele Szenarien gibt, in denen vordefinierte allgemeine Computer-Vision-Funktionen nützlich sein können, müssen Sie manchmal ein benutzerdefiniertes Modell mit Ihren eigenen visuellen Daten trainieren. In diesem Modul lernen Sie den Custom Vision-Dienst kennen und erfahren, wie Sie ihn zum Erstellen benutzerdefinierter Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodelle verwenden.
Modul 10: Gesichter erkennen, analysieren und erkennen
Gesichtserkennung, -analyse und -erkennung sind gängige Computer-Vision-Szenarien. In diesem Modul untersuchen Sie den Benutzer kognitiver Dienste zur Identifizierung menschlicher Gesichter.
Modul 11: Text in Bildern und Dokumenten lesen
Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist ein weiteres häufiges Computer-Vision-Szenario, bei dem Software Text aus Bildern oder Dokumenten extrahiert. In diesem Modul erkunden Sie kognitive Dienste, die zum Erkennen und Lesen von Text in Bildern, Dokumenten und Formularen verwendet werden können.
Modul 12: Erstellen einer Knowledge-Mining-Lösung
Letztlich geht es in vielen KI-Szenarien um die intelligente Suche nach Informationen auf Basis von Nutzeranfragen. KI-gestütztes Knowledge Mining ist eine immer wichtigere Möglichkeit, intelligente Suchlösungen zu entwickeln, die KI nutzen, um Erkenntnisse aus großen Beständen digitaler Daten zu extrahieren und es Benutzern zu ermöglichen, diese Erkenntnisse zu finden und zu analysieren.
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acest flucht ich vorbereiten pe Teilnehmer für Ich unterstützeerea Prüfung Microsoft AI-102: Entwerfen und Implementieren von a Microsoft Azure KI-Lösung şi SAMMLUNG Zertifizierung de Microsoft Zertifiziert: Azure KI-Ingenieur-Mitarbeiter
Microsoft AI-102: Entwickeln Sie KI-Lösungen in Azure
Kursdetails
FAQ-Kurs Microsoft AI-102 – Entwerfen und Implementieren von a Microsoft Azure KI-Lösung
Wie kann Microsoft AI-102 soll ein Unternehmen bei der Implementierung von KI-Lösungen unterstützen?
Der AI-102-Kurs und die Zertifizierung ermöglichen Entwicklern und technischen Teams die Entwicklung skalierbarer, effizienter und konformer KI-Lösungen Azure. Das Unternehmen kann künstliche Intelligenz in Prozesse integrieren, komplexe Abläufe automatisieren und fortschrittliche Datenanalysen nutzen, um die Effizienz zu steigern und ein erstklassiges Kundenerlebnis zu bieten.
Welche praktischen Fähigkeiten erwerben die Mitarbeiter durch diesen Kurs?
Die Teilnehmer lernen, KI-Modelle zu entwickeln Azure Maschinelles Lernen, Lösungen für Bilderkennung und Textverarbeitung erstellen und kognitive Dienste integrieren Azure. Sie erwerben außerdem Fähigkeiten in der Implementierung von Chatbots sowie in der Überwachung und Optimierung ihrer Leistung für eine bessere Integration in das Unternehmen.
Wie wirkt sich die AI-102-Zertifizierung auf die Fähigkeit eines Unternehmens aus, wettbewerbsfähig zu bleiben?
AI-102 ermöglicht es dem Unternehmen, innovative KI-Lösungen einzuführen und zu implementieren, wodurch die Effizienz verbessert und ein Wettbewerbsvorteil erzielt wird. Die Implementierung fortschrittlicher Technologien kann die Betriebskosten senken, Prozesse beschleunigen und dem Unternehmen helfen, schneller auf Markt- und Kundenbedürfnisse zu reagieren und so wettbewerbsfähig zu bleiben.
Wie wichtig ist die Dokumentation und laufende Überwachung der in AI-102 erlernten KI-Lösungen für Unternehmen?
Durch die Dokumentation und Überwachung von KI-Lösungen können Unternehmen deren Leistung, Skalierbarkeit und Compliance sicherstellen. AI-102 lehrt Fachleute, kontinuierliche Bewertungs- und Optimierungsprozesse zu etablieren, die für die Aufrechterhaltung der Qualität von Lösungen und deren Anpassung an sich ändernde Marktanforderungen unerlässlich sind.
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