AI-3019: Erstellen Sie KI-Apps mit Azure Database für PostgreSQL ist ein technischer Kurs, der sich an Entwickler richtet, die künstliche Intelligenz in Anwendungen integrieren möchten, die die Dienste nutzen Azure AI und KI-Erweiterungen verfügbar in Azure Database für PostgreSQL – Flexible Server.
Während des Kurses lernen die Teilnehmer, wie sie generative KI, semantische Suche, maschinelle Übersetzung, Stimmungsanalyse und Datenzusammenfassung direkt aus PostgreSQL-Datenbanken nutzen. Alle Konzepte werden in praktischen Laboren angewendet, die eine schnelle Entwicklung KI-fähiger Anwendungen ermöglichen.
Der Kurs wird empfohlen für:
- Entwickler, die PostgreSQL verwenden
- Fachleute, die an der Integration von KI in Anwendungen beteiligt sind cloud
- Entwickler interessiert an Azure Maschinelles Lernen und Azure KI-Dienste
- Technische Teams, die KI nutzen möchten, ohne Daten außerhalb der Datenbank zu migrieren
In diesem Kurs lernen Sie:
- Verwenden Sie KI-Erweiterungen von Azure Database für PostgreSQL
- Generative KI direkt aus der Datenbank anwenden
- Implementieren Sie die semantische Suche mithilfe von Einbettungen und Vektoren
- Führen Sie automatische Übersetzungen und Inhaltszusammenfassungen durch
- Führen Sie eine Stimmungsanalyse und Entitätsextraktion (NLP) durch
- Anrufmodelle Azure Maschinelles Lernen von PostgreSQL
- Erstellen Sie KI-fähige Anwendungen, ohne das Datenbank-Ökosystem zu verlassen
Teilnehmer sollten über Folgendes verfügen:
- Erfahrung im Umgang mit PostgreSQL-Datenbanken
- Kenntnisse im Schreiben von SQL-Abfragen
- Allgemeine Kenntnisse zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Modul 1 – Einführung in Generative KI mit Azure Database für PostgreSQL
- Einführung der Erweiterung Azure KI für PostgreSQL – Flexible Server
- Nutzung von Generative AI (LLM)-Modellen aus der Datenbank
- OpenAI, Cognitive Services und Schemata erkunden Azure ML
Modul 2 – Semantische Suche mit Einbettungen und Vektoren
- Grundlagen der semantischen Suche
- Generieren und Speichern von Einbettungsvektoren
- Semantische Abfragen für Empfehlungssysteme
Modul 3 – Datenzusammenfassung mit KI-Diensten
- Extrahierend vs. zusammenfassend abstrahierend
- Anwendung dieser Techniken direkt in PostgreSQL
- Praktische Übungen zu komplexen Texten
Modul 4 – Sentimentanalyse und Opinion Mining
- Erkennen positiver, negativer und neutraler Gefühle
- Meinungsextraktion aus Textdaten
- Anwenden von Analysen auf Konversationsdatensätze
Modul 5 – Erkenntnisse gewinnen mit Azure KI-Sprache
- Identifizieren von Schlüsselphrasen und Entitäten
- Erkennung und automatische Schwärzung vertraulicher Informationen (PII)
- Anwenden von NLP auf in PostgreSQL gespeicherte Texte
Modul 6 – Textübersetzung mit Azure AI Übersetzer
- Integration maschineller Übersetzungsdienste
- Übersetzen von Inhalten direkt aus SQL-Abfragen
- Unterstützung mehrsprachiger Anwendungen
Modul 7 – Inferenz mit Modellen Azure Maschinelles lernen
- Trainieren und Veröffentlichen von Modellen mit AutoML
- Aufrufen von Modellen aus PostgreSQL für Echtzeit-Inferenz
- Automatisierung prädiktiver Analysen direkt aus der Datenbank
